news 2026/2/17 13:58:13

地质图像智能分析系统：基于YOLOv11的从入门到实战全流程指南

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张小明

前端开发工程师

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地质图像智能分析系统：基于YOLOv11的从入门到实战全流程指南

文章目录

  • 地质图像智能分析系统：基于YOLOv11的从入门到实战全流程指南
      • 引读：让地质特征识别准确率达90%+的高效方案
    • 一、项目背景与技术选型
    • 二、环境搭建：从依赖安装到代码准备
      • 1. 必备依赖安装
      • 2. 获取YOLOv11代码仓库
    • 三、数据准备：让模型“读懂”地质图像
      • 1. 数据集选择
      • 2. 数据格式转换
      • 3. 数据结构组织
    • 四、模型训练：从配置到实战训练
      • 1. 配置数据集文件
      • 2. 启动模型训练
      • 3. 模型评估
      • 4. 单图推理测试
    • 五、UI界面开发：让分析结果“可视化”
      • 1. PyQt5安装
      • 2. 编写UI应用代码
      • 3. 启动UI应用
    • 六、实战拓展：地质图像批量分析
    • 七、项目总结与展望
    • 代码链接与详细流程

地质图像智能分析系统：基于YOLOv11的从入门到实战全流程指南

引读：让地质特征识别准确率达90%+的高效方案

在地质勘探与研究领域，地质图像分析对矿产资源勘探、环境监测等意义重大。采用YOLOv11模型的地质图像分析系统，对矿石、断层、地层等地质特征的识别准确率超过90%，单张图像检测速度仅需0.2秒，能大幅降低人工分析的时间成本与主观性。本指南将带你从零开始，搭建一套基于YOLOv11的地质图像智能分析系统，无论是用于项目实践还是地质领域技术探索，都能让你在计算机视觉与地质应用的交叉领域快速产出成果。

一、项目背景与技术选型

地质图像分析是地质研究的核心环节，但传统人工分析方式耗时且主观。借助深度学习技术，我们可以实现地质图像中矿石、断层、地层等特征的自动化识别。

我们选择YOLOv11作为核心模型，它在目标检测领域以“速度快、精度高、易部署”著称，非常适合地质图像中多类别、小目标（如微小矿石颗粒）的识别任务。

二、环境搭建：从依赖安装到代码准备

1. 必备依赖安装

需要安装以下关键工具库：

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