Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统

在现代城市生存中，积水题目不但影响交通和人们的日常生存，还可能对城市基础设施造成潜伏的威胁。为了快速、准确地识别和应对积水题目，使用计算机视觉技能举行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中，我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统，资助你轻松应对城市积水挑战。完整代码：PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统

目录

• 积水检测的挑战
  
• 使用YOLOv5的解决方案
  
• 代码实现：从加载模型到检测积水
  
• 怎样扩展积水检测系统
  
• 结语与预测
  

1. 积水检测的挑战

积水检测不停以来都是城市管理中的一项重要任务。传统的人工巡检不但费时费力，而且在大范围内无法实时监控。随着深度学习技能的发展，计算机视觉为积水检测提供了一种高效、主动化的解决方案。通过使用目标检测算法，我们可以敏捷定位和识别积水地区，从而实时采取相应的步伐，减少潜伏损失。
2. 使用YOLOv5的解决方案

YOLOv5（You Only Look Once）作为当前最流行的目标检测模型之一，以其高效的检测速度和精良的准确度广受欢迎。在本项目中，我们将使用YOLOv5模型快速检测图像或视频中的积水地区，并根据积水面积判断其严重程度。这种主动化的积水检测方案能够大幅度提高城市管理部门的相应速度，为应对紧急环境提供技能支持。
3. 代码实现：从加载模型到检测积水

我们将通过以下代码，展示怎样加载YOLOv5模型、处置处罚输入图像，并对其中的积水举行检测和标记。

1. import os
2. import sys
3. from pathlib import Path
4. import cv2
5. import torch
6. from utils.datasets import letterbox
7. from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
8. from models.common import DetectMultiBackend
9. from utils.torch_utils import select_device
10. import numpy as np
12. def load_model(weights='best.pt', device='', half=False):
13.     device = select_device(device)
14.     model = DetectMultiBackend(weights, device=device)
15.     model.model.half() if half else model.model.float()
16.     return model
18. def run_detection(model, img, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45):
19.     stride = model.stride
20.     names = model.names
21.     img = letterbox(img, 640, stride, model.pt)[0]
22.     img = img.transpose((2, 0, 1))[::-1]
23.     img = np.ascontiguousarray(img)
24.     img = torch.from_numpy(img).to(model.device)
25.     img = img.half() if model.fp16 else img.float()
26.     img /= 255
27.     if img.ndimension() == 3:
28.         img = img.unsqueeze(0)
29.    
30.     pred = model(img, augment=False, visualize=False)
31.     pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)
32.     return pred, names
34. def draw_results(image, pred, names):
35.     for det in pred:
36.         if len(det):
37.             det[:, :4] = scale_coords(image.shape[2:], det[:, :4], image.shape).round()
38.             for *xyxy, conf, cls in det:
39.                 label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
40.                 cv2.rectangle(image, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1])), (int(xyxy[2]), int(xyxy[3])), (0, 255, 0), 2)
41.                 cv2.putText(image, label, (int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
42.     cv2.imshow('Waterlogging Detection', image)
43.     cv2.waitKey(0)
45. def main():
46.     model = load_model()
47.     image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')
48.     pred, names = run_detection(model, image)
49.     draw_results(image, pred, names)
51. if __name__ == "__main__":
52.     main()

复制代码

4. 怎样扩展积水检测系统

判断积水严重程度

在积水检测过程中，相识积水的严重程度至关重要。我们可以通过检测框的面积来估计积水面积，并根据面积巨细分类为轻度、中度或重度积水。你可以将此功能集成到上面的代码中，使系统在检测到积水时，主动判断并显示其严重程度。
实时视频流检测

如果你想要监控大范围地区或实时监控某个地点的视频流，可以将代码扩展为支持视频输入。通过循环处置处罚每一帧视频，并调用run_detection函数，你就可以轻松实实际时的积水检测。
数据存储与报警系统

为了进一步提拔系统的实用性，你还可以将检测结果存储到数据库中，大概在检测到严重积水时，主动触发报警。通过这些扩展功能，你可以打造一个更智能、更高效的积水检测解决方案。
5. 结语与预测

在这篇博客中，我们通过简朴的Python代码，展示了怎样使用YOLOv5模型来构建一个积水检测系统。随着城市管理的智能化趋势日益加深，这样的技能将会变得越来越重要。希望这篇博客能为你提供灵感和技能支持，资助你在城市管理、应急相应等领域中应用计算机视觉技能，打造更加智能的未来。
如果你对代码实现或项目扩展有任何题目或想法，欢迎在批评区与我分享。期待看到你们的创新和改进！

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