基于YOLOv8深度学习的智慧海洋SAR图像舰船目标检测系统

随着海上交通的日益繁忙和海上安全管理需求的提升，基于合成孔径雷达（SAR）图像的舰船目标检测成为海上监控系统中的重要研究领域。本文提出了一种基于YOLOv8的舰船目标检测系统，该系统能够高效地处理SAR图像并自动识别其中的舰船目标。为了提高目标检测的准确性和实时性，本文采用YOLOv8模型对SAR图像进行训练和优化，并设计了一个基于PyQt5的图形用户界面（GUI），实现了系统的交互式操作和结果可视化。

本文对SAR图像数据集进行了预处理与增强，并介绍了数据集的构建过程。然后，基于YOLOv8网络架构，结合SAR图像的特点，进行了针对性的模型训练和性能调优。通过对比实验，验证了YOLOv8模型在舰船目标检测任务中的优势，包括较高的检测精度和较快的推理速度。

为便于用户操作与展示，本文进一步开发了一个基于PyQt5的应用界面，使得用户可以方便地加载SAR图像、运行目标检测模型、查看检测结果，并对检测结果进行后续分析。此外，本文还提供了完整的代码实现，包含数据处理、模型训练、结果展示等部分，具有较好的可操作性和扩展性。

实验结果表明，基于YOLOv8的舰船目标检测系统在多个评价指标上表现优异，能够满足实际应用需求，为SAR图像分析和海上安全监控提供了有效的技术支持。

算法流程

深入解析项目的算法流程，逐步探索技术实现的核心逻辑。从数据加载与预处理开始，到核心算法的设计与优化，再到结果的可视化呈现，每一步都将以清晰的结构和简洁的语言展现，揭示技术背后的原理与实现思路。

项目数据

Tipps：通过搜集关于数据集为各种各样的舰船目标相关图像，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分1检测类别，是’舰船’。

目标检测标注工具
（1）labelimg:开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 COCO数据集格式。
（2）安装labelimg 在cmd输入以下命令 pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

结束后，在cmd中输入labelimg

初识labelimg

打开后，我们自己设置一下

在View中勾选Auto Save mode

接下来我们打开需要标注的图片文件夹

并设置标注文件保存的目录（上图中的Change Save Dir）
接下来就开始标注，画框，标记目标的label，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复。

Labelimg的快捷键

（3）数据准备
这里建议新建一个名为data的文件夹（这个是约定俗成，不这么做也行），里面创建一个名为images的文件夹存放我们需要打标签的图片文件；再创建一个名为labels存放标注的标签文件；最后创建一个名为 classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。

data的目录结构如下：
│─img_data
│─images 存放需要打标签的图片文件
│─labels 存放标注的标签文件
└ classes.txt 定义自己要标注的所有类别（这个文件可有可无，但是在我们定义类别比较多的时候，最好有这个创建一个这样的txt文件来存放类别）

首先在images这个文件夹放置待标注的图片。
生成文件如下:

“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。

（4）YOLO模式创建标签的样式

存放标签信息的文件的文件名为与图片名相同，内容由N行5列数据组成。
每一行代表标注的一个目标，通常包括五个数据，从左到右依次为：类别id、x_center、y_center、width、height。
其中：
–x类别id代表标注目标的类别；
–x_center和y_center代表标注框的相对中心坐标；
–xwidth和height代表标注框的相对宽和高。

注意：这里的中心点坐标、宽和高都是相对数据！！！