随着城市化进程的加速，大规模的基础设施建设在各地广泛展开，为城市的高效发展给出了强大动力。然而，在这一进程中，施工扬尘问题也日益凸显。如果施工过程中没有按规定进行喷洒除尘，就会产生大量扬尘，这些扬尘不仅会污染空气，降低空气质量，还会在大风天气下形成风沙，严重影响城市环境和居民的生活质量。传统的监管模式主要依赖城管人员与工地人员的协商处理，但由于施工过程的复杂性和不确定性，这种模式往往难以高效抑制扬尘的产生。

幸运的是，随着AI智能化技术的快速发展，越来越多的传统行业开始接入智能化技术来赋能生产管理，环境保护领域也不例外。在扬尘监管方面，借助工地周边围挡上安装的摄像头，对施工过程进行全过程检测识别，成为了一种创新且高效的解决方案。

智能化扬尘监管的达成路径

1. 摄像头的安装与数据采集在施工工地周边的围挡上安装高清摄像头，这些摄像头能够实时监控施工过程中的每一个环节。通过这些摄像头，可以采集大量的图像资料，这些信息是后续智能化检测识别的基础。摄像头的安装位置和角度经过精心设计，确保能够覆盖施工区域的关键位置，从而全面捕捉扬尘产生的可能性。

2. 智能化检测识别模型的创建采集到的图像资料经过标注和处理后，用于制作构建智能化的检测识别模型。这些模型利用先进的机器学习和深度学习算法，能够精准识别扬尘的特征。通过对大量样本数据的学习，模型可以准确判断施工过程中是否产生了扬尘，并且能够根据扬尘的程度进行分级。

3. 模型部署与实时监管开发完成的检测识别模型被部署在摄像头端侧的算力设备上。这些设备具备强大的计算能力，能够对摄像头接入的视频流进行实时检测和分析。一旦检测到扬尘，模型会结合天气风速等因素进行综合判断。假如扬尘程度达到预警标准，系统将自动触发预警机制。

4. 预警与及时处置预警信息一旦产生，将直接指派工程人员进行管理。通过智能化环境，工程人员可以迅速获取扬尘的具体位置、程度以及相关建议措施。他们能够及时到达现场，采取喷洒降尘、覆盖施工区域等措施，有效抑制扬尘的进一步扩散，避免对周边环境和居民生活造成更大的影响。

智能化扬尘监管的优势

1. 提高监管效率传统的扬尘监管依赖人工巡查，不仅效率低下，而且容易出现监管漏洞。智能化监管体系利用摄像头和检测识别模型，实现了对施工过程的实时监控，能够快速发现扬尘难题，大大提高了监管效率。

2. 精准作业智能化系统能够根据扬尘的实际情况和天气条件进行综合判断，精准发出预警。这种精准作业方式避免了不必要的资源浪费，同时也确保了扬尘问题能够得到及时有效的处理。

3. 提升环境质量通过及时发现和处理扬尘问题，智能化监管系统能够有效减少扬尘对城市环境的污染，提升空气质量，改善居民的生活环境。这对于城市的可持续发展具有重点意义。

4. 强化责任落实智能化监管系统记录了施工过程中的每一个细节，一旦发现扬尘问题，能够明确责任主体。这有助于强化施工单位的责任意识，促使他们在施工过程中严格遵守环保规定，减少扬尘的产生。

在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赋能工地施工扬尘监管治理，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】不同参数量级模型开发构建无人机环保监管巡检场景下工地道路扬尘智能化检测识别系统》

《AI赋能工地施工扬尘监管治理，基于YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建无人机环保监管巡检场景下工地道路扬尘智能化检测识别系统》

《AI赋能工地施工扬尘监管治理，基于YOLOv11全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机环保监管巡检场景下工地道路扬尘智能化检测识别系统》

本文关键是想要基于YOLOv12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情况：

YOLO系列最近的迭代速度不可谓不快，可能感觉YOLOv11都还没有推出多久，YOLOv12就这么水灵灵地来了，下面是对YOLOv12论文的阅读记录，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：

《卷出火花继续飞升，YOLO家族最新成员YOLOv12重磅发布——YOLOv12: Attention-Centric Real-Time Object Detectors以注意力为中心的实时目标检测器》

官方发布的预训练权重如下：

Turbo (default):

Model (det)size
(pixels)		mAPval
50-95		Speed (ms)
T4 TensorRT10		params
(M)		FLOPs
(G)
YOLO12n64040.41.602.56.0
YOLO12s64047.62.429.119.4
YOLO12m64052.54.2719.659.8
YOLO12l64053.85.8326.582.4
YOLO12x64055.410.3859.3184.6

v1.0:

Model (det)size
(pixels)		mAPval
50-95		Speed (ms)
T4 TensorRT10		params
(M)		FLOPs
(G)
YOLO12n64040.61.642.66.5
YOLO12s64048.02.619.321.4
YOLO12m64052.54.8620.267.5
YOLO12l64053.76.7726.488.9
YOLO12x64055.211.7959.1199.0

Instance segmentation:

Model (seg)size
(pixels)		mAPbox
50-95		mAPmask
50-95		Speed (ms)
T4 TensorRT10		params
(M)		FLOPs
(G)
YOLOv12n-seg64039.932.81.842.89.9
YOLOv12s-seg64047.538.62.849.833.4
YOLOv12m-seg64052.442.36.2721.9115.1
YOLOv12l-seg64054.043.27.6128.8137.7
YOLOv12x-seg64055.244.215.4364.5308.7

Classification:

Model (cls)size
(pixels)		Acc.
top-1		Acc.
top-5		Speed (ms)
T4 TensorRT10		params
(M)		FLOPs
(G)
YOLOv12n-cls22471.790.51.272.90.5
YOLOv12s-cls22476.493.31.527.21.5
YOLOv12m-cls22478.894.42.0312.74.5
YOLOv12l-cls22479.594.52.7316.86.2
YOLOv12x-cls22480.195.33.6435.513.7

一共提供了n、s、m、l和x五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，等待训练完毕之后我们来整体进行各项指标的对比分析。

【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设备。它利用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：
应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，能够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）一起采用，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。它经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：
采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，可能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）一起采用，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】
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。就是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
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，该面积越大，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极其准确，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。
用于评估目标检测模型性能的重点指标，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。就是综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都

【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曲线则是凭借记录每个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。它们供应了更全面的分类器性能分析，许可根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

整体对比分析来看：不难发现五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大家最终选定了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】

【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】

在一些城市，智能化扬尘监管系统已经开始试点应用，并取得了显著成效。例如，在某城市的大型建筑工地，经过安装智能化监管系统，扬尘问题得到了有效控制，周边居民的投诉明显减少。这不仅提升了城市的环境质量，也增强了居民的满意度。

然而，智能化扬尘监管体系的发展仍面临一些挑战。例如，摄像头的维护和数据传输的稳定性得进一步提高，以确保体系的长期稳定运行。同时，检测识别模型的准确性和可靠性也需要不断优化，以适应不同施工环境和天气条件下的复杂情况。

展望未来，随着手艺的不断进步和应用的不断深入，智能化扬尘监管体系将不断完善。它将与城市的其他环保框架相结合，形成一个全方位、多层次的环境监管网络。利用智能化技术的赋能，城市的环境管理将更加高效、精准和科学，为城市的可持续发展提供有力保障。

总之，智能化技术赋能扬尘监管是城市环境保护领域的一次重要创新实践。它不仅能够有效解决施工扬尘问题，还能够提升城市的环境质量和居民的生活质量。随着技术的不断发展和应用的不断拓展，智能化扬尘监管系统将在更多城市得到推广和应用，为守护城市的蓝天白云贡献重要力量。