AI赋能化工园区安全生产开启智能化新时代，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建热红外成像化工园区生产场景下存储罐燃气泄漏检测识别预警系统

在大型工业化工园区，安全生产犹如高悬的达摩克利斯之剑，时刻牵动着园区管理者与众多从业者的心。化工行业因其生产流程复杂、涉及危险化学品等诸多特性，安全风险无处不在。每年，因各种因素导致的化工存储罐泄漏、火灾、爆炸等意外安全事故时有发生，给人员生命、财产以及周边环境带来了巨大威胁，也给化工园区的可持续发展蒙上了阴影。

传统的化工园区安全制度，多由园区内多家企业联合成立安全小组，共同制定安全管理制度并建立安全队伍，定期对园区进行巡检。这种模式在过往的化工园区安全管理中发挥了重要作用，但随着时代的发展，其弊端也逐渐显现。一方面，人工巡检难以做到全天候高效运行。人非机器，难免会有疏忽懈怠的时刻，而化工园区的安全隐患却不会因人的疲劳而暂停滋生，一旦在人工巡检的间隙出现异常，后果不堪设想。另一方面，为了实现24小时不间断巡检，往往需要安排三班倒进行换班巡检，这无疑需要大量的人力成本。在当下劳动力成本不断攀升的背景下，企业与园区面临着巨大的经济压力，同时也难以保证每班人员都能保持高度的警觉与专业水准。

然而，随着AI智能化技术的普及和发展，传统行业迎来了新的变革机遇，化工园区的安全管理也站在了新的发展起点上。AI技术如同一束光，照亮了化工园区安全生产的前行道路，为解决传统安全巡检制度的难题提供了全新的思路与方案。

化工园区内遍布各处的360度无死角摄像头，宛如一双双敏锐的眼睛，实时广泛地采集着各个视角场景下的图像数据。这些海量的数据是AI技术发挥作用的基础。通过对这些图像数据进行专业化的标注，标注人员将各种正常与异常状态下的场景、设备运行情况等进行精准分类与标记，为后续的模型训练提供准确的“教材”。基于这些标注好的数据，开发构建智能化的检测识别预警模型，这一过程需要专业的算法工程师与数据科学家的紧密合作，他们运用深度学习、机器学习等前沿技术，不断优化模型架构，使其能够精准地识别出化工存储罐泄漏、火灾、爆炸等安全隐患的早期迹象。

当模型开发完成并通过严格的测试与验证后，将其部署在边缘端算力设备上。边缘端算力设备就如同一个个小型的智能大脑，分布在化工园区的关键位置，它们接入摄像头的视频流数据，进行全天候不间断实时检测分析。这些设备无需依赖远程服务器，能够在本地快速处理数据，大大缩短了从发现问题到发出预警的时间。一旦检测到异常问题，如某个化工存储罐出现泄漏迹象，边缘端算力设备会立即发送预警信息到中央控制平台。中央控制平台则如同整个化工园区安全系统的指挥中枢，接收到预警信息后，自动安排调度对应的安全人员前往现场进行排查处理。这种智能化的流程，实现了从隐患发现到处理的无缝衔接，极大地提高了人工效率，让安全人员能够更加精准地作业，将安全隐患消灭在萌芽状态。 本文正是在这样的思考背景下，想要探索尝试从实验性质的角度出发开发构建智能化的停车场内车辆实时检测计数分析系统，在前面的系列博文中我们已经进行了很多相关的开发实践工作，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《AI赋能化工园区安全生产开启智能化新时代，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型化工园区生产场景下存储罐燃气泄漏检测识别预警系统》

《AI赋能化工园区安全生产开启智能化新时代，基于YOLOv7全系列【tiny/l/x】参数模型化工园区生产场景下存储罐燃气泄漏检测识别预警系统》

本文主要是想要基于YOLOv8全系列的模型来进行相应的开发实践，首先看下实例效果：

接下来看下实例数据：

如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有疑问的可以看下面的文章，如下所示：

《基于YOLOv8开发构建目标检测模型超详细教程【以焊缝质量检测数据场景为例】》

非常详细的开发实践教程。本文这里就不再展开了，因为从YOLOv8开始变成了一个安装包的形式，整体跟v5和v7的使用差异还是比较大的。

YOLOv8核心特性和改动如下： 1、提供了一个全新的SOTA模型（state-of-the-art model），包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求 2、骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。 3、Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从Anchor-Based 换成了 Anchor-Free 4、Loss 计算方面采用了TaskAlignedAssigner正样本分配策略，并引入了Distribution Focal Loss 5、训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度

官方项目地址在这里，如下所示：

 官方提供的基于COCO数据集的预训练模型如下所示：

除了常规的目标检测任务之外，还有旋转目标检测，如下：

是基于DOTAv1数据集训练得到的。

YOLOv8的定位不仅仅是目标检测，而是性能强大全面的工具库，故而在任务类型上同时支持：姿态估计、检测、分类、分割、跟踪多种类型，可以根据自己的需要进行选择使用，这里就不再详细展开了。

简单的实例实现如下所示：

from ultralytics import YOLO

# yolov8n
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# yolov8s
model = YOLO('yolov8s.yaml').load('yolov8s.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# yolov8m
model = YOLO('yolov8m.yaml').load('yolov8m.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# yolov8l
model = YOLO('yolov8l.yaml').load('yolov8l.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# yolov8x
model = YOLO('yolov8x.yaml').load('yolov8x.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

这里我们依次选择n、s、m、l和x五款不同参数量级的模型来进行开发。

这里给出yolov8的模型文件如下：

# Parameters
nc: 1 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'
# [depth, width, max_channels]
n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPs
s: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPs
m: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPs
l: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPs
x: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs

# YOLOv8.0n backbone
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, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16
– [-1, 6, C2f, [512, True]]
– [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32
– [-1, 3, C2f, [1024, True]]
– [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9

# YOLOv8.0n head
head:
– [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
– [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4
– [-1, 3, C2f, [512]] # 12

– [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]
– [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3
– [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)

– [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]
– [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4
– [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)

– [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]
– [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5
– [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)

– [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)

囊括了五款不同参数量级的模型。在训练结算保持相同的参数设置，等待训练完成后我们横向对比可视化来整体对比分析。

【Precision曲线】 精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。 精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。 绘制精确率曲线的步骤如下： 使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。 对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。 将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。 根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。 通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。 精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【Recall曲线】 召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。 召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。 绘制召回率曲线的步骤如下： 使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。 对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。 将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。 根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。 通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。 召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【mAP0.5】 mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。 在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。 mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。

【mAP0.5:0.95】 mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。 这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。 对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。 综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。

【loss曲线】 在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。

【F1值曲线】 F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。 F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。 绘制F1值曲线的步骤如下： 使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。 对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。 将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。 根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。 F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

综合实验对比来看：五款不同参数量级的模型最终没有拉开非常明显的间隔，达到了较为相近的效果，综合考虑最终选择使用s系列的模型作为最终的线上推理模型。

接下来看下s系列模型的结果详情。

【离线推理实例】

【Batch实例】

【混淆矩阵】

【F1值曲线】

【Precision曲线】

【PR曲线】

【Recall曲线】

【训练可视化】

AI赋能化工园区安全生产，带来的不仅是技术上的革新，更是理念上的转变。从过去依赖人力的被动巡检，到如今借助智能化技术的主动监测与预警，化工园区的安全管理迈入了一个全新的智能化时代。在这个时代，化工园区的安全不再是靠运气、靠偶然，而是靠科学、靠技术、靠精准的决策与快速的响应。随着AI技术在化工园区安全生产领域的不断深化应用，我们有理由相信，化工园区的安全事故将越来越少，化工行业将迎来更加安全、稳定、可持续的发展未来。