无人机电力巡检数据集 航空影像输电线路与输电塔分割数据集使用U-Net架构进行实现。前端界面使用FlaskUI界面使用PyQt5。电缆铁塔木塔混凝土数据集航空影像的输电线路与输电塔分割数据集。该数据集包含1234张图像超高分辨率约3840×2160标注了11447个对象属于5个不同的类别包括电缆cable、铁塔tower_lattice、木塔tower_wooden以及其他两种类型混凝土或钢结构混合塔tower_tucohy和空白肉眼不可见线缆void共3GB好的我们将基于提供的航空影像数据集构建一个输电线路与输电塔分割系统。我们将使用PyTorch框架来训练一个语义分割模型并使用U-Net架构进行实现。前端界面将使用Flask而UI界面将使用PyQt5。PyQt5 UI 应用入口importsys from PyQt5.QtWidgetsimportQApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget, QFileDialog, QMessageBox from PyQt5.QtGuiimportQPixmap from PyQt5.QtCoreimportQtimportrequestsimportjsonimportbase64 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__()self.setWindowTitle(Aerial Imagery Segmentation System)self.setGeometry(100,100,800,600)self.image_labelQLabel(self)self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)self.upload_buttonQPushButton(Upload Image, self)self.upload_button.clicked.connect(self.upload_image)self.result_labelQLabel(, self)self.result_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)self.result_label.setStyleSheet(font-size: 16px; font-weight: bold;)self.segmentation_labelQLabel(self)self.segmentation_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)layoutQVBoxLayout()layout.addWidget(self.image_label)layout.addWidget(self.upload_button)layout.addWidget(self.result_label)layout.addWidget(self.segmentation_label)containerQWidget()container.setLayout(layout)self.setCentralWidget(container)def upload_image(self): optionsQFileDialog.Options()file_path, _QFileDialog.getOpenFileName(self,QFileDialog.getOpenFileName(),,Images (*.png *.xpm *.jpg);;All Files (*),optionsoptions)iffile_path: pixmapQPixmap(file_path)self.image_label.setPixmap(pixmap.scaled(400,400, Qt.KeepAspectRatio))files{file:open(file_path,rb)}responserequests.post(http://127.0.0.1:5000/predict,filesfiles)resultresponse.json()pred_base64result[prediction]pred_bytesbase64.b64decode(pred_base64)pred_pixmapQPixmap()pred_pixmap.loadFromData(pred_bytes)self.segmentation_label.setPixmap(pred_pixmap.scaled(400,400, Qt.KeepAspectRatio))if__name____main__:appQApplication(sys.argv)windowMainWindow()window.show()sys.exit(app.exec_())项目结构aerial_imagery_segmentation/ ├── data/ │ ├─在这里插入代码片─ images/ │ ├── img_00001.png │ ├── img_00002.png │ └── ... │ └── masks/ │ ├── img_00001_mask.png │ ├── img_00002_mask.png │ └── ... ├── models/ │ ├── unet.pth ├── app.py # Flask应用入口 ├── ui_app.py # PyQt5 UI应用入口 ├── train_unet.py # U-Net模型训练脚本 ├── utils.py # 工具函数 ├── requirements.txt # 依赖项 └── README.md # 项目说明文档安装依赖项首先安装所需的Python库pipinstalltorch torchvision flask pyqt5 matplotlib scikit-learn pandas seaborn albumentations opencv-python-headless数据集准备假设你已经有一个航空影像分割数据集目录结构如上所示。如果没有可以从公开的数据集中下载或自行收集。训练模型U-Net 模型训练前端界面 (Flask)app.py文件templates/index.html文件创建一个简单的HTML模板用于上传图片并显示预测结果!DOCTYPEhtmlhtmllangenheadmetacharsetUTF-8metanameviewportcontentwidthdevice-width, initial-scale1.0titleAerial Imagery Segmentation/titlestylebody{font-family:Arial,sans-serif;display:flex;justify-content:center;align-items:center;height:100vh;background-color:#f4f4f4;}.container{text-align:center;background-color:white;padding:20px;border-radius:8px;box-shadow:0 0 10pxrgba(0,0,0,0.1);}input[typefile]{margin-bottom:20px;}button{padding:10px 20px;background-color:#007bff;color:white;border:none;border-radius:5px;cursor:pointer;}button:hover{background-color:#0056b3;}.result{margin-top:20px;font-size:1.2em;}.segmentation-result{margin-top:20px;}/style/headbodydivclasscontainerh1Upload Aerial Image/h1formidupload-formenctypemultipart/form-datainputtypefileidfile-inputnamefileacceptimage/*requiredbrbrbuttontypesubmitPredict/button/formdivclasssegmentation-resultidsegmentation-result/div/divscriptdocument.getElementById(upload-form).addEventListener(submit,function(event){event.preventDefault();constformDatanewFormData(this);fetch(/predict,{method:POST,body:formData}).then(responseresponse.json()).then(data{constimgElementdocument.createElement(img);imgElement.srcdata:image/png;base64,data.prediction;document.getElementById(segmentation-result).innerHTML;document.getElementById(segmentation-result).appendChild(imgElement);}).catch(errorconsole.error(Error:,error));});/script/body/htmlUI界面 (PyQt5)ui_app.py文件运行项目启动Flask服务器:python app.py启动PyQt5 UI应用:python ui_app.py解释数据预处理: 使用albumentations进行数据增强。模型训练: 使用自定义的U-Net模型进行训练并绘制损失曲线。Flask应用: 提供一个简单的Web界面用于上传图像并获取预测结果。PyQt5 UI应用: 提供一个图形化的用户界面用于上传图像并显示预测结果。通过这些步骤你可以构建一个完整的航空影像分割系统包括训练、评估、前端和服务端代码。