基于 YOLOv13 的无人机航拍电动自行车违规载人检测系统实战

在城市与乡村的交通场景中，电动自行车因其便捷性成为大众出行的首选，但随之而来的安全隐患也不容忽视。其中，单人电动车违规载人现象尤为突出，座位空间不足导致骑行风险剧增，给交通管理带来了巨大挑战。传统的交警现场执法模式受限于人力、时间及天气因素，难以实现全天候、全覆盖的实时监管，尤其在早晚高峰或学校周边等复杂路段，违规行为往往难以及时纠正。

随着智能化技术的发展，无人机结合 AI 视觉感知为交通监管提供了新路径。无人机具备机动性强、覆盖范围广的优势，能够自动巡航并采集高清交通数据。将超图增强型自适应视觉感知技术应用于目标检测，可以显著提升对违规载人、闯红灯等行为的识别精度与效率。

模型架构与资源准备

本次实践基于最新发布的 YOLOv13 系列模型，该模型引入了超图增强机制，在保持实时性的同时增强了特征提取能力。官方项目托管于 GitHub，支持 n、s、l、x 四种参数量级的预训练权重，便于根据实际算力需求进行选型。

YOLOv13-N: 轻量级，适合边缘端部署
YOLOv13-S: 平衡性能与速度，推荐用于推理
YOLOv13-L: 高精度，适合离线分析
YOLOv13-X: 最大参数量，追求极致效果

项目整体基于 Ultralytics 框架构建，使用风格简洁统一。以下是核心开发流程的代码示例：

# 模型训练开发
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov13n.yaml')
results = model.train(
    data='coco.yaml',
    epochs=600,
    batch=256,
    imgsz=640,
    scale=0.5,      # S:0.9; L:0.9; X:0.9
    mosaic=1.0,
    mixup=0.0,      # S:0.05; L:0.15; X:0.2
    copy_paste=0.1, # S:0.15; L:0.5; X:0.6
    device="0,1,2,3"
)
metrics = model.val('coco.yaml')
results = model("path/to/your/image.jpg")
results[0].show()

# 模型评估测试
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov13{s}.pt') # 替换为所需模型 scale

# 模型推理预测
model.predict()

# 模型格式转化
model.export(format="engine", half=True)