助力移动道路交通环保治理，打赢蓝天保卫战，基于YOLO家族最新端到端实时算法YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建车载移动道路场景下道路裸土扬尘自动检测识别系统

在快速发展的现代社会中，工业化的步伐虽推动了城市的繁荣，但环保问题也随之成为我们不得不面对的重大挑战。特别是在移动道路交通领域，路边与路面裸土堆积、道路扬尘等问题，不仅影响城市形象，更对空气质量与居民健康构成了严重威胁。面对这一现状，传统的监测治理手段已难以满足高效、精准的需求，因此，结合新型技术手段，创新环保治理模式成为了必然的选择。随着城市化进程的加速，城市建设工程遍地开花，这无疑为城市发展注入了强大动力。然而，施工过程中产生的裸土堆积问题却日益凸显。这些未经覆盖的裸土，在风吹日晒下极易形成扬尘，随着车辆的往来，更是加剧了扬尘污染的范围与程度。传统的环保治理方式多依赖于人工巡查与市民举报，这种方式不仅效率低下，且往往存在滞后性，难以实现对环保问题的即时响应与有效处置。为了破解这一难题，我们构想了一种基于安防摄像头的无人哨兵智能监测监管系统。该系统利用遍布城市各个角落的安防摄像头作为“眼睛”，实时捕捉道路交通场景中的画面，并将海量视频数据传送至后端智能模型进行处理。通过先进的图像识别与AI算法，系统能够自动检测并识别出裸土堆积、道路扬尘等环保问题，一旦发现异常，立即触发预警机制，将相关信息精准推送至城管、环卫等部门。无人哨兵智能监测监管系统的核心优势在于其强大的数据处理能力与智能化的决策支持。借助于AI的计算能力，系统能够实现对海量视频数据的快速分析与精准识别，从而大大提高了环保问题的发现效率与准确性。与此同时，该系统还具备强大的联动机制，能够将预警信息即时传达至相关部门，确保问题得到及时处置。这种精准高效的治理方式，不仅能够有效减轻环卫工人的巡查负担，更能够将有限的清洁资源集中于真正需要的地方，实现资源的最优配置。

本文正是基于这样的构想设计，想要从实验的角度开发实践移动车载道路场景下的智能化检测识别分析系统，在前面系列博文中我们已经进行了相关的开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《助力移动道路交通环保治理，打赢蓝天保卫战，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建车载移动道路场景下道路裸土扬尘自动检测识别系统》

《助力移动道路交通环保治理，打赢蓝天保卫战，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建车载移动道路场景下道路裸土扬尘自动检测识别系统》 

《助力移动道路交通环保治理，打赢蓝天保卫战，基于YOLOv7全系列【tiny/l/x】参数模型开发构建车载移动道路场景下道路裸土扬尘自动检测识别系统》

《助力移动道路交通环保治理，打赢蓝天保卫战，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建车载移动道路场景下道路裸土扬尘自动检测识别系统》

本文则是想要基于YOLO系列最新发表的端到端实时目标检测模型YOLOv10来进行开发实践，首先看下实例效果：

简单看下实例数据：

官方发表了对于最新研究成果YOLOv10的论文，前面我做了简单的翻译阅读，感兴趣的话可以看下，有需要的话可以阅读官方英文论文即可：

《卷出新高度，直呼太强！时隔三月，YOLO再度进化升级：《YOLOv10—实时端到端目标检测》重磅来袭》

如果想要基于最新发表的YOLOv10从零开始开发构建自己的个性化目标检测系统，可以参照这里：

《基于最新发表的端到端实时目标检测模型YOLOv10开发构建自己的个性化目标检测系统从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程【以自建数据远红外场景下的低空无人机目标检测为例】》

在过去的几年里，YOLOs由于其在计算成本和检测性能之间的有效平衡，已成为实时目标检测领域的主导范式。研究人员探索了YOLO的架构设计、优化目标、数据扩充策略等，取得了显著进展。然而，依赖非极大值抑制（NMS）进行后处理阻碍了YOLO的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。此外，YOLOs中各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余，限制了模型的能力。它提供了次优的效率，以及相当大的性能改进潜力。YOLOv10致力于打造实时端到端的高性能目标检测器，从效率和精度两个角度对YOLO的各个组件进行了全面优化，大大减少了计算开销，增强能力，目标是从后处理和模型架构两个方面进一步提高YOLO的性能效率边界。为此，首先提出了YOLOs无NMS训练的一致双重分配，它同时带来了有竞争力的性能和低推理延迟。此外还介绍了YOLO的整体效率精度驱动模型设计策略。

基于上述的分析研究作者提出了几点改进策略：
1、一致优化目标的无NMS双标签分配策略
YOLOs引入了双标签分配，以结合这两种策略的优点。核心思想是在训练阶段使用一对多的检测头提供更多的正样本来丰富模型的训练，为YOLOs合并了另一个一对一的头部。它保留了与原始一对多分支相同的结构并采用相同的优化目标，但利用一对一匹配来获得标签分配。在训练过程中，两个头与模型联合优化，使骨干和颈部享受一对多任务提供的丰富监督。在推理过程中丢弃一对多的头利用一对一的头进行预测。这使得YOLOs能够进行端到端部署，而不会产生任何额外的推断成本。
2、整体效率-精度驱动的模型架构设计
虽然之前的工作探索了各种各样的设计策略，但仍然缺乏对YOLOs中各种组件的全面检查。模型体系结构具有不可忽略的计算冗余和受限能力阻碍了实现高效率和高性能的潜力。在这里目标是从效率和准确性的角度为YOLOs整体地执行模型设计——效率驱动的模型设计。YOLO中的组件包括stem、下采样层、具有基本构建块的阶段和头部。stem产生的计算成本很少，因此主要对其他三个部分执行效率驱动的模型设计。

【执行效率驱动的模型设计】
A、 轻型分类头。在YOLOs中，分类和回归头通常共享相同的体系结构。然而，它们在计算开销方面表现出显著的差异。在分析分类误差和回归误差的影响后发现回归头对YOLOs的性能有更大的影响。故而可以减少分类头的开销而不必担心会严重影响分类头的性能。因此作者简单地采用了一种轻量级的分类头结构，它由两个深度可分离的卷积组成核大小为3×3然后是一个1×1卷积。
B、空间通道解耦下采样。引入空间-通道解耦下采样减少计算冗余，提高整体模型效率。
C、 秩引导块设计。为了彻底检查YOLOs的同质设计利用内在秩来分析每个阶段的冗余。作者计算每个阶段最后一个基本块中最后一个卷积的数值秩，计算大于阈值的奇异值的数量。结果表明深部阶段和大型模型易于显示更多冗余。简单地对所有阶段应用相同的块设计对于最佳容量效率权衡是次优的。为了解决这一问题提出了一种秩引导块设计方案，该方案旨在使用紧凑的体系结构设计来降低冗余阶段的复杂性。首先提出了一种紧凑的反向块（CIB）结构，它采用廉价的深度卷积进行空间混合，并采用经济高效的逐点卷积进行信道混合，它可以作为有效的基本构建块，然后提出了一种等级引导的区块分配策略，以实现最佳效率，同时保持竞争力。根据其内在的等级按升序对其所有阶段进行排序。并进一步考察了用CIB替代前级基本块的性能变化。如果与给定模型相比没有性能下降，则继续替换下一阶段，否则停止该过程。因此，我们可以实现跨阶段和模型规模的自适应紧凑块设计，在不影响性能的情况下实现更高的效率。

【精度驱动模型设计】
D、 大内核卷积。采用大核深度卷积是扩大感受野和增强模型能力的有效方法，但在所有阶段简单地利用可能会在用于检测小对象的浅层特征中引入污染，同时也会在高分辨率阶段引入显著的I/O开销和延迟。因此建议在深度阶段利用CIB中的大内核深度卷积。将CIB中第二个3×3深度卷积的核大小增加到7×7，此外采用结构重参数化技术在不增加推理开销的情况下，引入另一个3×3深度卷积分支，以缓解优化问题。此外随着模型尺寸的增加，它的感受野自然扩大，使用大核卷积的好处逐渐减少。因此对于小模型尺度，我们只采用大核卷积。
E、 部分自我注意（PSA）。自我注意由于其卓越的全局建模能力被广泛应用于各种视觉任务中。然而它具有很高的计算复杂度和内存占用。为了解决这一问题，鉴于普遍存在的注意头冗余提出了一种有效的部分自我注意（PSA）模块设计，在1×1卷积之后，我们将跨通道的特征均匀地划分为两部分只将一部分反馈到由多头部自我注意模块（MHSA）和前馈网络（FFN）组成的NPSA模块中。然后将两部分串联起来，通过1×1卷积进行融合。此外，将查询和键的维数指定为MHSA中值的一半，并将LayerForm替换为BatchNorm以实现快速推理。PSA仅放置在具有最低分辨率的第4阶段之后，避免了由于自我注意的二次计算复杂性而产生的过多开销。这样实现了以较低的计算代价将全局表示学习能力融入到YOLOs中，从而很好地增强了模型的能力，提高了模型的性能。

目前清华官方研究团队一共发布的了包括：N/S/M/B/L/X在内的六款不同参数量级的模型，基于COCO数据集进行了训练，官方提供的预训练权重如下：

可以根据自己的实际需要进行下载使用，建议一般训练自己的数据集的时候最好是可以基于官方提供的预训练权重来进行迁移训练，这样更理想一些。

这里我们一共应用开发训练了六款模型，如下：

【yolov10n】

# Parameters
nc: 2   # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  s: [0.33, 0.50, 1024]
 
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 1, PSA, [1024]] # 10
 
# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 13
 
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 16 (P3/8-small)
 
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 19 (P4/16-medium)
 
  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]] # 22 (P5/32-large)
 
  - [[16, 19, 22], 1, v10Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

【yolov10s】

# Parameters
nc: 2  # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  s: [0.33, 0.50, 1024]
 
backbone:
  # [from, repeats, module, args]
  - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2
  - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4
  - [-1, 3, C2f, [128, True]]
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8
  - [-1, 6, C2f, [256, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
  - [-1, 6, C2f, [512, True]]
  - [-1, 1, SCDown, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
  - [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]]
  - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9
  - [-1, 1, PSA, [1024]] # 10
 
# YOLOv8.0n head
head:
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 13
 
  - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, "nearest"]]
  - [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
  - [-1, 3, C2f, [256]] # 16 (P3/8-small)
 
  - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
  - [[-1, 13], 1, Concat, [1]] # cat head P4
  - [-1, 3, C2f, [512]] # 19 (P4/16-medium)
 
  - [-1, 1, SCDown, [512, 3, 2]]
  - [[-1, 10], 1, Concat, [1]] # cat head P5
  - [-1, 3, C2fCIB, [1024, True, True]] # 22 (P5/32-large)
 
  - [[16, 19, 22], 1, v10Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

【yolov10m】

# Ultralytics YOLO 

标签：1024,512,P4,阈值,自动检测,模型,道路,移动,True	

From： https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/141320075