【源码】基于Python和YOLOv5框架的无人机监测与跟踪系统

项目简介

本项目借助Python和YOLOv5框架搭建无人机监测与跟踪系统。系统覆盖模型训练、测试与实际应用等环节，通过训练YOLOv5模型，实现对无人机目标的精准实时检测与跟踪，致力于提升无人机监测和跟踪的准确性与效率。

项目的主要特性和功能

1. 模型训练：利用YOLOv5框架针对无人机目标开展特征学习与模型优化。
2. 模型测试：评估训练好的模型性能，计算精度、召回率、平均精度等关键指标。
3. 实时检测：部署模型实现对无人机目标的实时检测与跟踪。
4. 数据增强：采用MixUp、随机视角变换等技术增加训练数据多样性，增强模型鲁棒性。
5. 图像分割：对检测到的无人机目标进行图像分割，提取详细信息。
6. 多尺度检测：支持不同尺寸和分辨率的无人机目标检测。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Anaconda3，创建Python 3.8版本的实验环境。
2. 安装支持GPU的Pytorch版本（CUDA版本不低于11.3）：pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
3. 激活环境后，进入yolov5文件目录，安装yolov5模型依赖：pip install -r requirements.txt

数据准备

准备包含无人机目标的训练数据集和测试数据集。

模型训练

1. 执行makeTrainLabel.py，生成训练所需的标签文件存放于labels/train。
2. 使用yolov5/train.py进行模型训练。

模型测试

1. 执行yolov5/detect.py，在labels/test文件夹下生成对应test图像的标签。
2. 评估模型性能。

实际应用

部署训练好的模型，实现无人机的实时监测和跟踪。

注意：以上仅为基本流程，实际应用中可能需进行模型优化、超参数调整及异常情况处理等工作。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】