【源码】基于YOLOv8和Android的玻璃破碎实时监测系统

项目简介

本项目借助YOLOv8 - seg - Ncnn达成了玻璃破碎的实时监测与图像检测功能，且能在Android设备上稳定运行。运用深度学习技术，可在现实场景中实时察觉玻璃破碎事件，同时支持用户采用自定义数据集开展模型训练与部署工作。此外，项目配备详细的安装及配置指南，助力用户迅速上手。

项目的主要特性和功能

• 实时检测：可在现实世界里实时检测玻璃破碎事件。
• 自定义数据集训练：支持用户用自己的数据集训练模型，提高检测精度。
• Android端部署：模型能轻松部署到Android设备，方便进行移动应用开发。
• 详细的安装和配置指南：提供从环境配置到模型训练的完整步骤，帮助用户快速上手。

安装使用步骤

1. 环境配置

1. 安装CUDA和cuDNN：查看显卡型号并下载对应NVIDIA驱动；安装CUDA和cuDNN，建议用CUDA 11.8版本；参考CUDA安装教程安装。
2. 安装PyTorch和Torchvision：使用清华源离线安装，建议选1.10以上版本；参考安装教程。
3. 安装Labelme和SAM：创建Python 3.8虚拟环境并安装Labelme；下载Segment - Anything模型并配置；参考Labelme加载AI模型进行图像标注。

2. 数据集准备与训练

1. 制作数据集：用Labelme标注图像生成JSON文件；将JSON文件转为COCO格式，再转为YOLO格式。
2. 训练YOLOv8模型：安装Ultralytics库并下载预训练权重；修改配置文件以适配自定义数据集；用命令行训练模型，结果保存到指定目录。

3. 模型导出与部署

1. 导出ONNX模型：修改YOLOv8网络结构并导出为ONNX格式；用ConvertModel将ONNX转为NCNN格式。
2. Android端部署：安装Android Studio并配置SDK、NDK和CMake；把生成的NCNN模型及相关文件放入Android项目；参考Android Studio编译教程编译和部署。

4. 实时检测与图像检测

• 在Android设备上运行编译后的APK，进行玻璃破碎实时检测。
• 对于图像检测，修改JNI文件中的图像尺寸参数以适应不同分辨率图像。

相关链接

• 训练模型下载
• Android APK下载
• 图片检测示例

下载地址

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