AI视觉实战：基于YOLOv5的实时目标检测系统

一、项目背景

随着人工智能的快速发展，计算机视觉已成为最具落地潜力的AI方向之一。在安防、工业、医疗、自动驾驶等领域，目标检测技术扮演着关键角色。

本文将带你从零搭建一个实时目标检测系统，基于YOLOv5模型，使用USB摄像头进行实时识别，适合用于课堂演示、毕业设计或AI项目入门。

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二、技术选型

模块	技术
模型	YOLOv5（轻量级，适合实时）
框架	PyTorch
视觉处理	OpenCV
硬件	普通PC + USB摄像头（支持树莓派、Jetson）
语言	Python 3.8+

三、环境准备

1. 克隆 YOLOv5 官方仓库

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

2. 安装 OpenCV

pip install opencv-python

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四、实时目标检测代码

import cv2
import torch

# 加载YOLOv5模型（自动下载）
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 推理
    results = model(frame)

    # 绘制结果
    annotated = results.render()[0]

    # 显示
    cv2.imshow("YOLOv5 Real-time Detection", annotated)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

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五、运行效果

运行后，你将看到摄像头实时画面，YOLOv5会自动识别画面中的人物、椅子、手机、 bottle 等80类目标，并标注框与置信度。

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六、优化建议（进阶）

优化方向	方法
加速推理	使用 TensorRT / OpenVINO
模型压缩	使用 YOLOv5n 或量化模型
多线程	分离采集与推理线程，避免卡顿
边缘部署	移植到 Jetson Nano、树莓派 + NPU

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七、总结

本项目展示了如何快速搭建一个AI视觉应用系统，无需复杂配置，即可实现实时目标检测。适合作为：

• 毕业设计

• 课程项目

• AI视觉入门实战

• 树莓派/Jetson边缘部署原型