引言
自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中，商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。然而，在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题，尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。
近年来，基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO（You Only Look Once）系列模型，因其高效、实时且准确的特点，已经成为解决这一问题的首选方案。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10在检测精度和速度上都有显著优势，能够有效地识别并定位自助售货机中的商品。
本文将详细介绍如何基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10实现自助售货机商品检测，并结合UI界面展示检测结果。本文将详细阐述数据集准备、模型训练与优化、推理过程以及UI实现，同时给出完整的代码示例。
1. YOLO目标检测算法概述
1.1 YOLOv5
YOLOv5是由Ultralytics团队开发的目标检测算法。相比于传统的目标检测方法，YOLOv5在实时性和检测精度方面表现尤为出色，特别适合应用于需要快速处理图像的场景。YOLOv5采用单一的卷积神经网络（CNN），能够在一个前向传播过程中同时进行目标识别、边界框回归和类别预测。
1.2 YOLOv8
YOLOv8是在YOLOv5基础上进一步改进的版本。YOLOv8在精度和效率上做了全面的优化，尤其在小物体检测、复杂背景和动态场景下具有更高的表现。YOLOv8还支持更多的任务，包括图像分割、关键点检测等，对于自助售货机中商品的复杂情况具有更强的鲁棒性。
1.3 YOLOv10
YOLOv10是YOLO系列中的最新版本，它在YOLOv8的基础上进行了架构优化，进一步提升了检测精度，特别是在低分辨率和远距离物体的检测上。YOLOv10对细粒度物体的检测能力得到了显著增强，能够有效地处理复杂背景下的商品检测任务。
2. 自助售货机商品检测的需求与挑战
自助售货机中的商品检测任务面临着许多挑战：
- 商品种类多样：自助售货机通常包含各种类型的商品，形状、大小和颜色都可能不同，这对检测算法提出了较高的要求。
- 摆放不规则：商品可能会被挤压、堆叠或横放，这使得检测过程更加复杂。
- 光照变化：自助售货机通常安装在不同的环境中，光照条件可能随时间发生变化，这会影响图像质量。
- 实时性要求：为了确保售货机的正常运行，商品检测必须具备实时性，以便及时更新库存。
3. 数据集准备与标注
3.1 数据集选择
自助售货机商品检测的数据集一般可以通过以下几种方式获取：
- 现有数据集：一些公开的数据集，如“Retail Dataset”和“Grocery Store Dataset”，包含了丰富的商品图像和标注数据。
- 自建数据集：如果现有数据集无法满足需求，可以通过实际拍摄自助售货机中的商品并进行标注，生成一个定制化的数据集。
3.2 数据标注
YOLO目标检测模型需要标注每个商品的位置和类别。标注文件的格式如下：
arduino
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class_id center_x center_y width height
其中：
class_id是商品类别的编号。center_x和center_y是边界框中心的相对坐标（0到1之间）。width和height是边界框的宽度和高度（相对尺寸）。
对于每个商品图像，需要为其添加一个标注文件，包含商品的类别和位置。
3.3 数据增强
为了提高模型的泛化能力，可以对数据进行增强。常见的增强方法包括：
- 旋转与缩放：改变商品的角度和大小，以模拟不同的摆放方式。
- 亮度与对比度调整：模拟光照条件的变化。
- 镜像与翻转：增加数据的多样性，避免模型过拟合。
4. YOLO模型训练与优化
4.1 环境配置
为了训练YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型，首先需要配置Python环境并安装相关依赖：
bash
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pip install torch torchvision
pip install matplotlib pandas opencv-python
pip install streamlit
4.2 YOLOv5训练
首先，我们可以通过克隆YOLOv5的代码库并安装依赖：
bash
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git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
接下来，创建一个配置文件data.yaml，定义数据集的路径和类别：
yaml
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train: path/to/train/images
val: path/to/val/images
nc: 10 # 假设有10种商品
names: ['item1', 'item2', 'item3', ...] # 商品类别
使用以下命令训练YOLOv5模型：
bash
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python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt
4.3 YOLOv8和YOLOv10训练
YOLOv8和YOLOv10的训练方法与YOLOv5类似，只需要在训练时选择相应的权重文件。例如，使用YOLOv8的训练命令：
bash
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python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov8s.pt
同样的方式适用于YOLOv10。
4.4 模型评估与推理
训练完成后，我们可以使用以下命令对模型进行推理并评估其效果：
bash
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python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --source test_images/ --img 640 --conf 0.4
4.5 多模型对比
在训练并评估不同版本的YOLO模型后，可以比较YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的精度和速度，选择最适合自助售货机商品检测的模型。
5. UI界面设计与实现
为了方便展示商品检测结果，我们可以使用Streamlit来创建一个UI界面，用户可以通过该界面上传图像并查看商品检测结果。
5.1 安装Streamlit
bash
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pip install streamlit
5.2 创建Streamlit应用
在app.py中编写以下代码：
python
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import streamlit as st
from PIL import Image
import torch
# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# Streamlit界面
st.title("自助售货机商品检测")
st.write("上传商品图像进行检测")
# 上传图片
uploaded_image = st.file_uploader("选择图片", type=["jpg", "png", "jpeg"])
if uploaded_image is not None:
# 显示上传的图片
st.image(uploaded_image, caption="上传的图片", use_column_width=True)
# 读取图片
img = Image.open(uploaded_image)
# 进行推理
results = model(img)
# 显示推理结果
st.write(f"检测到{len(results.pandas().xywh)}个商品")
# 显示检测框
st.image(results.render()[0], caption="检测结果", use_column_width=True)
5.3 运行Streamlit应用
在终端中运行以下命令来启动Streamlit应用：
bash
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streamlit run app.py
通过浏览器，用户可以上传图像并实时查看商品的检测结果。
6. 结论与未来展望
本文介绍了如何利用YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10进行自助售货机商品检测。通过对数据集的准备、模型训练和UI界面的设计，我们能够实现商品的实时检测与管理。随着YOLO系列算法的不断进步，未来可以结合更多的深度学习技术，如图像分割、行为分析等，进一步提升自助售货机的智能化水平。
未来的研究可以进一步探讨如何将多种深度学习技术结合，提升自助售货机商品检测的鲁棒性，特别是在复杂环境下的表现。同时，借助边缘计算和传感器技术，可以进一步提升系统的实时性和准确性。
标签：YOLOv5,--,检测,YOLOv8,商品,YOLOv10,售货机 From： https://blog.csdn.net/m0_52343631/article/details/145259086