基于YOLO11的无人机检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）

💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的无人机检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

博主简介

AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8、v9、v10、11优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富；

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1.YOLO11介绍

Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

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结构图如下：

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1.1 C3k2

C3k2，结构图如下

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C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是Bottleneck

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实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.2 C2PSA介绍

借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）

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实现代码ultralytics/nn/modules/block.py

1.3 11 Detect介绍

分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：

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实现代码ultralytics/nn/modules/head.py

2.无人机检测系统

无人机检测在现代社会中具有多方面的重要意义，涵盖了公共安全、环境与资源保护、社会与经济发展以及技术与学术研究等多个领域，以下是具体阐述：

公共安全方面

• 保障民航安全：无人机的非法入侵和恶意攻击可能对民航安全带来严重威胁。通过无人机检测技术，可以及时发现和处置非法无人机，确保航班的正常运行。
• 保护重要设施：无人机的侵犯重要设施可能导致安全事故和信息泄露。利用无人机检测技术，可以实时监测和识别无人机的飞行轨迹，及时采取相应的防范措施。
• 维护特殊活动安全：在大型活动和重要会议中，无人机的非法活动可能干扰活动的正常进行。通过无人机检测技术，可以提前发现和拦截非法无人机，维护活动的安全和秩序。

环境与资源保护方面

• 环境监测：无人机检测可以对环境进行监测，包括大气污染、水污染、土壤质量等，及时发现环境问题并采取相应的措施。
• 农业植保：在农业领域，无人机检测可以有效地监测农作物的生长情况和病虫害情况，提高农作物的产量和质量。
• 土地资源管理：无人机检测可以对土地利用情况进行监测，为土地规划和管理提供数据支持。

社会与经济发展方面

• 应急救援：在灾难救援行动中，无人机检测可以提供受灾地区的实时图像，有助于救援人员进行精准的救援。
• 交通管理：无人机检测技术可以帮助无人机在交通监控中高效地监测道路交通情况，实时识别违章停车或交通事故发生情况，提升交通管理效率。
• 基础设施维护：无人机检测技术在交通基础设施管理中发挥重要作用，如桥梁、高速公路等的巡检，提高了作业效率，减少了人为错误和安全风险。
• 推动低空经济发展：无人机技术的创新和应用，预示着低空经济的新蓝图正在展开。

技术与学术研究方面

• 推动无人机技术智能化：无人机检测技术的发展有助于推动无人机向更高水平的智能化和自主化方向发展，使无人机能够自主识别和处理复杂环境中的各种目标。
• 促进多学科技术融合：无人机检测技术涉及到计算机视觉、飞行控制、传感器融合、图像处理等多个领域的交叉融合，推动这些领域技术的协同发展。
• 为学术研究提供数据支持：无人机检测技术的研究和应用为相关领域的学术研究提供了丰富的数据资源和实践案例，有助于推动学术研究的深入发展。

2.1 无人机数据集介绍

数据集大小：训练集1012张，验证集347张

类别两类：

names: ['drone']

细节图：

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2.2 配置drone_dataset.yaml

ps:建议填写绝对路径

path: D:/YOLOv11/data/drone_dataset # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 118287 images
val: valid/images # val images (relative to 'path') 5000 images

# Classes
nc: 1
# Classes
names:
  0: drone

2.3 如何训练

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')
    model.train(data='data/drone_dataset.yaml',
                cache=False,
                imgsz=640,
                epochs=200,
                batch=8,
                close_mosaic=10,
                device='0',
                optimizer='SGD', # using SGD
                project='runs/train',
                name='exp',
                )

2.4 训练结果可视化结果

YOLO11 summary (fused): 238 layers, 2,582,347 parameters, 0 gradients, 6.3 GFLOPs
                 Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 11/11 [00:13<00:00,  1.23s/it]
                   all        347        369      0.944      0.837      0.916      0.557

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预测结果：

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3. 无人机检测系统设计

3.1 PySide6介绍

受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。

PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。

PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。

3.2 安装PySide6

pip install --upgrade pip pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：

• 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
• 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
• 打包发布；

3.3 无人机检测系统设计

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