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最近在做项目时深入研究了这个技术点，踩了不少坑，这里整理一份完整指南分享给大家。

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在基础设施建设的宏大版图中，边坡建筑作为保障交通、水利等工程稳定运行的关键要素，其安全状况至关重要。

边坡建筑安全不仅是边坡防护工程的核心组成部分，更关乎着众多工程的整体稳定性与耐久性。

它通过科学引导和排泄地表及地下水流，为边坡构筑起一道坚固的防线，确保其在漫长的岁月中屹立不倒。

然而，随着时间的无情侵蚀，边坡建筑不可避免地会出现表面水泥脱落、开裂、断裂等异常情况，这些隐患如同隐藏在暗处的“定时炸弹”，时刻威胁着边坡的正常使用和周边环境的安全。

传统巡检运维模式的困境

长期以来，边坡建筑的巡检运维工作主要依赖专业的工程团队定期进行。

这种传统模式在特定的历史时期发挥了重要作用，但随着时代的发展，其弊端日益凸显。

严重依赖纯人工的方式，使得人力成本居高不下。

每一次巡检都需要投入大量的人力，不仅包括专业的技术人员，还需要配备相应的辅助人员，这无疑增加了运维成本。

而且，人工巡检的效率有限，难以做到高效全天候的及时检测。

边坡建筑分布广泛，地形复杂，有些位置人工难以到达或者需要耗费大量的时间和精力才能到达。

这就导致在巡检过程中，可能无法及时发现一些潜在的异常开裂问题，等到问题严重到影响边坡安全时才被发现，往往已经造成了不可挽回的损失。

AI智能化技术带来的新机遇

在科技飞速发展的今天，AI智能化技术如同一束耀眼的光芒，照亮了各个行业前行的道路。

越来越多的行业开始积极接入AI智能化技术，实现生产发展的转型升级。

在边坡巡检运维这一领域，AI智能化技术同样展现出了巨大的潜力和优势。

无人机设备的出现，为边坡巡检带来了全新的解决方案。

无人机具有灵活、高效、覆盖范围广等特点，它可以轻松地到达人工难以或者不方便前去的位置，实现对指定区域下边坡的快速巡检。

无论是陡峭的山坡、深邃的峡谷，还是偏远的山区，无人机都能如履平地，迅速采集到广泛的数据。

这些数据为后续开发智能化的检测识别模型提供了坚实的基础。

智能化检测识别模型的构建与应用

通过对无人机采集到的大量数据进行深度分析和处理，开发出智能化的检测识别模型。

这一模型就像是一双敏锐的“眼睛”，能够对无人机捕获的画面进行实时高精度检测识别。

它能够快速准确地识别出边坡表面的水泥脱落、开裂、断裂等异常情况，哪怕是微小的裂缝也难以逃脱它的“法眼”。

一旦检测识别模型发现边坡存在断裂等异常问题，系统会立即发送预警信息。

这就像是给边坡建筑安装了一个智能的“警报器”，能够在第一时间将危险信号传递给相关人员。

同时，系统还会自动指派专业的团队前往现场进行清理处理。

这种自动化的指派机制，实现了人员的高效合理分配利用，避免了人力资源的浪费。

专业团队可以根据预警信息迅速到达现场，对问题进行精准处理，实现精准作业，大大提高了运维效率和质量。

前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：

《AI无人机赋能开启边坡建筑安全巡检运维新时代，基于YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建AI无人机航拍巡检场景下边坡断裂危险异常智能检测预警系统》

《AI无人机赋能开启边坡建筑安全巡检运维新时代，基于YOLOv11全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建AI无人机航拍巡检场景下边坡断裂危险异常智能检测预警系统》

《AI无人机赋能开启边坡建筑安全巡检运维新时代，基于最新以注意力为核心的YOLOv12全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建AI无人机航拍巡检场景下边坡断裂危险异常智能检测预警系统》

《AI无人机赋能开启边坡建筑安全巡检运维新时代，基于最新超图增强型自适应视觉感知YOLOv13全系列【n/s/l/x】参数模型开发构建AI无人机航拍巡检场景下边坡断裂危险异常智能检测预警系统》

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

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接下来看下实例数据情况：

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深度神经网络中的计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新模型将速度优先于高效计算（FLOP）的情况下。

这种演变在某种程度上已经落后于嵌入式和面向移动的AI对象检测应用程序。

这里重点讨论了基于FLOP的高效目标检测计算的神经网络结构的设计选择，并提出了几种优化方法来提高基于YLO的模型的效率。

首先，介绍了一种基于反向瓶颈和信息瓶颈原理的有效主干扩展方法。

其次，提出了快速金字塔结构网络（FPAN），旨在促进快速多尺度特征共享，同时减少计算资源。

最后提出了一个解耦的网络中网络（DNiN）检测头的设计，以提供快速而轻量级的计算分类和回归任务。

在这些优化的基础上，利用更高效的主干，为对象检测和以YOLO为中心的模型（称为LeYOLO）提供了一种新的缩放范例。

在各种资源限制下始终优于现有模型，实现了前所未有的准确性和失败率。

值得注意的是，LeYOLO

Small在COCO

val上仅以4.5次失败（G）获得了38.2%的竞争性mAP分数，与最新最先进的YOLOv9微小模型相比，计算量减少了42%，同时实现了类似的精度。

我们的新型模型系列实现了以前未达到的浮点精度比，提供了从超低神经网络配置（<1

GFLOP）的可扩展性，对于0.66、1.47、2.53、4.51、5.8和8.4浮点（G），具有25.2、31.3、35.2、38.2、39.3和41

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一共提供了n、s、m和l四款不同参数量级的模型。

这里我们保持完全相同的实验参数设置来进行四款模型的开发训练，等待训练完成之后我们来整体进行各项指标的对比分析。

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。

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。

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。

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。

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【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

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。

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。

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。

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【mAP0.5】

mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection

over

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。

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优化建议：

如果你的项目访问量较大，建议增加缓存机制。

我们团队在优化后，接口响应时间从800ms降到了50ms，

效果非常明显。

具体的缓存策略可以根据业务场景调整。

【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。

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【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。

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【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。

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。

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。

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整体对比分析来看：不难发现四款不同参数量级的模型最终达到了较为相似的结果，没有拉开非常大的差距，这里综合参数量考虑我们最终选定了s系列的模型来作为线上的推理计算模型。

接下来看下s系列模型的详细情况。

【离线推理实例】

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【Precision曲线】

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AI赋能无人机在边坡巡检运维中的应用，为边坡建筑安全保障带来了前所未有的变革。

它不仅解决了传统巡检运维模式成本高、效率低、无法及时发现隐患等问题，还实现了边坡巡检运维的智能化、自动化和精准化。

随着技术的不断进步和完善，未来这一模式将得到更广泛的应用和推广。

我们可以想象，在不久的将来，无人机将如同边坡的“守护天使”，日夜不停地巡逻在各个边坡建筑之间，实时监测着它们的安全状况。

智能化的检测识别模型将不断优化升级，具备更强的识别能力和更高的精度，能够****边坡可能出现的问题，为边坡建筑的安全提供更加可靠的保障。

同时，AI智能化技术与无人机巡检运维模式的结合，也将为其他类似的基础设施巡检运维提供有益的借鉴和参考。

无论是桥梁、隧道还是其他大型建筑，都可以借鉴这一模式，实现智能化巡检运维，提高基础设施的安全性和可靠性，为社会的稳定发展做出更大的贡献。

AI赋能无人机，正开启边坡建筑安全巡检运维的新时代。

让我们拥抱这一科技变革，共同迎接更加安全、高效、智能的未来。