基于深度学习YOLOv11的火箭识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

原创 于 2025-12-18 23:39:59 发布 · 638 阅读 · 9 ·
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#深度学习 #YOLO #ui #python #人工智能 #计算机视觉 #图像处理

 一、项目介绍

本项目基于前沿的YOLOv11目标检测算法，开发了一个高性能的火箭多部件检测系统。系统能够精准识别并定位火箭发射过程中的三个关键组成部分：发动机火焰（Engine Flames）、火箭箭体（Rocket Body） 以及Space。通过对大规模、高质量的自定义数据集进行充分训练，模型在复杂多变的场景下（如不同光照条件、天气、火箭姿态及发射阶段）均表现出优异的检测精度与鲁棒性。该系统可广泛应用于航天发射的实时监测、视频资料自动分析、飞行器状态评估及航天科普教育等领域，为航天活动提供自动化的视觉感知技术支持。

目录

一、项目介绍

二、项目功能展示

2.1 用户登录系统

2.2 检测功能

2.3 检测结果显示

2.4 参数配置

2.5 其他功能

3. 技术特点

4. 系统流程

三、数据集介绍

数据集配置文件

四、项目环境配置

创建虚拟环境

安装所需要库

五、模型训练

训练代码

训练结果

六、核心代码

🔐登录注册验证

🎯 多重检测模式

🖼️ 沉浸式可视化

⚙️ 参数配置系统

✨ UI美学设计

🔄 智能工作流

七、项目源码（视频简介）

基于深度学习YOLOv11的火箭识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

基于深度学习YOLOv11的火箭识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

二、项目功能展示

✅ 用户登录注册：支持密码检测和安全性验证。

✅ 三种检测模式：基于YOLOv11模型，支持图片、视频和实时摄像头三种检测，精准识别目标。

✅ 双画面对比：同屏显示原始画面与检测结果。

✅ 数据可视化：实时表格展示检测目标的类别、置信度及坐标。

✅智能参数调节：提供置信度滑块，动态优化检测精度，适应不同场景需求。

✅科幻风交互界面：深色主题搭配动态光效，减少视觉疲劳，提升操作体验。

✅多线程高性能架构：独立检测线程保障流畅运行，实时状态提示，响应迅速无卡顿。

2.1 用户登录系统

  • 提供用户登录和注册功能

  • 用户名和密码验证

  • 账户信息本地存储(accounts.json)

  • 密码长度至少6位的安全要求

2.2 检测功能

  • 图片检测：支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式图片的火焰烟雾检测

  • 视频检测：支持MP4/AVI/MOV格式视频的逐帧检测

  • 摄像头检测：实时摄像头流检测(默认摄像头0)

  • 检测结果保存到"results"目录

2.3 检测结果显示

  • 显示原始图像和检测结果图像

  • 检测结果表格展示，包含：

    • 检测到的类别

    • 置信度分数

    • 物体位置坐标(x,y)、

2.4 参数配置

  • 模型选择

  • 置信度阈值调节(0-1.0)

  • IoU(交并比)阈值调节(0-1.0)

  • 实时同步滑块和数值输入框

2.5 其他功能

  • 检测结果保存功能

  • 视频检测时自动保存结果视频

  • 状态栏显示系统状态和最后更新时间

  • 无边框窗口设计，可拖动和调整大小

3. 技术特点

  • 采用多线程处理检测任务，避免界面卡顿

  • 精美的UI设计，具有科技感的视觉效果：

    • 发光边框和按钮

    • 悬停和按下状态效果

    • 自定义滑块、表格和下拉框样式

  • 检测结果保存机制

  • 响应式布局，适应不同窗口大小

4. 系统流程

  1. 用户登录/注册

  2. 选择检测模式(图片/视频/摄像头)

  3. 调整检测参数(可选)

  4. 开始检测并查看结果

  5. 可选择保存检测结果

  6. 停止检测或切换其他模式

三、数据集介绍

本项目的成功很大程度上依赖于一个大规模、精细标注的专用火箭检测数据集。该数据集旨在覆盖火箭发射全过程的各种视觉场景，确保模型的泛化能力和准确性。

  1. 数据规模与划分：

    • 训练集（Training Set）: 共 24,435 张图像。作为模型学习特征的主要来源，该子集数量充足，确保了模型能够充分学习到三类目标在不同尺度、角度和环境下的外观特征。

    • 验证集（Validation Set）: 共 2,428 张图像。用于在训练过程中评估模型性能、调整超参数（如学习率）以及进行早停（Early Stopping）判断，防止模型过拟合，确保其泛化能力。

    • 测试集（Test Set）: 共 1,286 张图像。作为模型的“期末考试”，该子集在整个训练周期内完全不可见，用于最终、客观地评估模型在真实应用场景中的综合性能（如mAP、Precision、Recall等指标）。

  2. 类别定义（names）：
    数据集包含3个精心定义的类别，专注于火箭发射场景的核心要素：

    • Engine Flames （发动机火焰）: 指火箭尾部喷出的高速高温燃气流。其特征是形态多变、亮度高、边缘模糊，是判断火箭是否点火和工作状态的重要视觉标志。

    • Rocket Body （火箭箭体）: 指火箭的主体结构，包括芯级、助推器等。通常具有较为刚性的结构和特定的颜色纹理（如白色箭体、隔热材料等），是检测的核心目标。

    • Space 

数据集配置文件

数据集采用标准化YOLO格式组织：

train: F:\火箭检测数据集\train\images
val: F:\火箭检测数据集\valid\images
test: F:\火箭检测数据集\test\images

nc: 3
names: ['Engine Flames', 'Rocket Body', 'Space']

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov11 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov11
 

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

pycharm中配置anaconda

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO

model_path = 'yolo11s.pt'
data_path = 'data.yaml'

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO(model_path)
    results = model.train(data=data_path,
                          epochs=100,
                          batch=8,
                          device='0',
                          workers=0,
                          project='runs',
                          name='exp',
                          )
根据实际情况更换模型
# yolov11n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。
# yolov11s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。
# yolov11m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。
# yolov11b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。
# yolov11l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。
  • --batch 8：每批次8张图像。
  • --epochs 100：训练100轮。
  • --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
  • --weights yolov11s.pt：初始化模型权重，yolov11s.pt 是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

import sys

import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
from ultralytics import YOLO
from UiMain import UiMainWindow
import time
import os
from PyQt5.QtWidgets import QDialog
from LoginWindow import LoginWindow

class DetectionThread(QThread):
    frame_received = pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list)  # 原始帧, 检测帧, 检测结果
    finished_signal = pyqtSignal()  # 线程完成信号

    def __init__(self, model, source, conf, iou, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.model = model
        self.source = source
        self.conf = conf
        self.iou = iou
        self.running = True

    def run(self):
        try:
            if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')):  # 视频或摄像头
                cap = cv2.VideoCapture(self.source)
                while self.running and cap.isOpened():
                    ret, frame = cap.read()
                    if not ret:
                        break

                    # 保存原始帧
                    original_frame = frame.copy()

                    # 检测
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()

                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))

                    # 发送信号
                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )

                    # 控制帧率
                    time.sleep(0.03)  # 约30fps

                cap.release()
            else:  # 图片
                frame = cv2.imread(self.source)
                if frame is not None:
                    original_frame = frame.copy()
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()

                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))

                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )

        except Exception as e:
            print(f"Detection error: {e}")
        finally:
            self.finished_signal.emit()

    def stop(self):
        self.running = False


class MainWindow(UiMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 初始化模型
        self.model = None
        self.detection_thread = None
        self.current_image = None
        self.current_result = None
        self.video_writer = None
        self.is_camera_running = False
        self.is_video_running = False
        self.last_detection_result = None  # 新增：保存最后一次检测结果

        # 连接按钮信号
        self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image)
        self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video)
        self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera)
        self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection)
        self.save_btn.clicked.connect(self.save_result)

        # 初始化模型
        self.load_model()

    def load_model(self):
        try:
            model_name = self.model_combo.currentText()
            self.model = YOLO(f"{model_name}.pt")  # 自动下载或加载本地模型
            self.update_status(f"模型 {model_name} 加载成功")
        except Exception as e:
            QMessageBox.critical(self, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}")
            self.update_status("模型加载失败")

    def detect_image(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return

        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)")

        if file_path:
            self.clear_results()
            self.current_image = cv2.imread(file_path)
            self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            self.display_image(self.original_image_label, self.current_image)

            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()

            self.update_status(f"正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}")

    def detect_video(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return

        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)")

        if file_path:
            self.clear_results()
            self.is_video_running = True

            # 初始化视频写入器
            cap = cv2.VideoCapture(file_path)
            frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
            frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
            fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
            cap.release()

            # 创建保存路径
            save_dir = "results"
            os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
            timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
            save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.mp4")

            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
            self.video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()

            self.update_status(f"正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}")

    def detect_camera(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return

        self.clear_results()
        self.is_camera_running = True

        # 创建检测线程 (默认使用摄像头0)
        conf = self.confidence_spinbox.value()
        iou = self.iou_spinbox.value()
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, 0, conf, iou)
        self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
        self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
        self.detection_thread.start()

        self.update_status("正在从摄像头检测...")

🔐登录注册验证

对应文件：LoginWindow.py

# 账户验证核心逻辑
def handle_login(self):
    username = self.username_input.text().strip()
    password = self.password_input.text().strip()
    
    if not username or not password:
        QMessageBox.warning(self, "警告", "用户名和密码不能为空！")
        return
    
    if username in self.accounts and self.accounts[username] == password:
        self.accept()  # 验证通过
    else:
        QMessageBox.warning(self, "错误", "用户名或密码错误！")

# 密码强度检查（注册时）
def handle_register(self):
    if len(password) < 6:  # 密码长度≥6位
        QMessageBox.warning(self, "警告", "密码长度至少为6位！")

🎯 多重检测模式

对应文件：main.py

图片检测

def detect_image(self):
    file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
        self, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)")
    if file_path:
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
        self.detection_thread.start()  # 启动检测线程

视频检测

def detect_video(self):
    file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
        self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)")
    if file_path:
        self.video_writer = cv2.VideoWriter()  # 初始化视频写入器
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)

实时摄像头

def detect_camera(self):
    self.detection_thread = DetectionThread(self.model, 0, conf, iou)  # 摄像头设备号0
    self.detection_thread.start()

🖼️ 沉浸式可视化

对应文件：UiMain.py

双画面显示

def display_image(self, label, image):
    q_img = QImage(image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)
    pixmap = QPixmap.fromImage(q_img)
    label.setPixmap(pixmap.scaled(label.size(), Qt.KeepAspectRatio))  # 自适应缩放

结果表格

def add_detection_result(self, class_name, confidence, x, y):
    self.results_table.insertRow(row)
    items = [
        QTableWidgetItem(class_name),  # 类别列
        QTableWidgetItem(f"{confidence:.2f}"),  # 置信度
        QTableWidgetItem(f"{x:.1f}"),  # X坐标
        QTableWidgetItem(f"{y:.1f}")   # Y坐标
    ]

⚙️ 参数配置系统

对应文件：UiMain.py

双阈值联动控制

# 置信度阈值同步
def update_confidence(self, value):
    confidence = value / 100.0
    self.confidence_spinbox.setValue(confidence)  # 滑块→数值框
    self.confidence_label.setText(f"置信度阈值: {confidence:.2f}")

# IoU阈值同步  
def update_iou(self, value):
    iou = value / 100.0
    self.iou_spinbox.setValue(iou)

✨ UI美学设计

对应文件：UiMain.py

科幻风格按钮

def create_button(self, text, color):
    return f"""
    QPushButton {{
        border: 1px solid {color};
        color: {color};
        border-radius: 6px;
    }}
    QPushButton:hover {{
        background-color: {self.lighten_color(color, 10)};
        box-shadow: 0 0 10px {color};  # 悬停发光效果
    }}
    """

动态状态栏

def update_status(self, message):
    self.status_bar.showMessage(
        f"状态: {message} | 最后更新: {time.strftime('%H:%M:%S')}"  # 实时时间戳
    )

🔄 智能工作流

对应文件：main.py

线程管理

class DetectionThread(QThread):
    frame_received = pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list)  # 信号量通信
    
    def run(self):
        while self.running:  # 多线程检测循环
            results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
            self.frame_received.emit(original_frame, result_frame, detections)

七、项目源码（视频简介）

基于深度学习YOLOv11的火箭识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

基于深度学习YOLOv11的火箭识别检测系统（YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

太空垃圾识别：基于YOLOv8模型的深度学习方法与UI界面实现
YOLO
05-08 302
随着太空技术的发展，太空垃圾成为了一个日益严重的问题，影响着航天器的正常运行并威胁到地球和空间站的安全。太空垃圾的检测和管理是航天领域中的一项重要任务。传统的太空垃圾识别方法依赖于遥感技术和人工观测，精度较低且效率较差。而近年来，深度学习技术，尤其是目标检测领域的YOLO系列模型，已成为识别太空垃圾的一种有效方法。YOLOv8作为YOLO系列中的最新版本，继承了高效且准确的特点，并在多个领域取得了显著的应用效果。
设备故障检测 - 基于YOLOv5与UI界面的实现
YOLO
02-05 436
本文详细介绍了如何基于YOLOv5和Flask框架构建设备故障检测系统。该系统能够实时检测设备的故障状态，具有较高的准确性和实时性。我们使用YOLOv5模型对设备故障图像进行了训练，并通过Web界面实现了用户交互。未来，系统可以进一步优化，例如通过增加更多的设备类型和故障类型来提升模型的泛化能力。此外，随着数据集和计算资源的不断增加，模型的准确性和效率可以进一步提高，进而推动工业生产中的智能化、自动化检测的应用。
基于深度学习YOLOv11的猫狗品种识别检测系统
最新发布
YOLO
09-17 710
本文提出了一种基于深度学习YOLOv11的猫狗品种识别检测系统，该系统能够高效、准确地识别37种猫狗品种。通过构建包含13,983张图像的数据集（训练集12,879张、验证集736张、测试集368张），结合YOLOv11目标检测算法，实现了对复杂场景下多品种猫狗的实时检测与分类。系统采用Python开发，集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的识别精度与鲁棒性，可为宠物管理、智能安防等领域提供技术支持。引言。
基于深度学习的高精度猫狗检测识别系统（PyTorch+Pyside6+模型）
sc1434404661的博客
05-22 1569
基于深度学习的高精度猫狗检测识别系统可用于日常生活中检测与定位猫狗目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的猫狗目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括猫狗训练模型的导入、初始化等
【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别
apple_52030329的博客
07-02 1万+
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一，擅长处理图像特别是图像识别等相关机器学习问题，比如图像分类、目标检测、图像分割等各种视觉任务中都有显著的提升效果，是目前应用最广泛的模型之一。
基于深度学习的动物分类识别系统
擅自各种语言算法！欢迎咨询！
05-03 1006
使用了PyQt5作为图形用户界面（GUI）框架，结合TensorFlow和MobileNetV2进行图像识别。基于MobileNetV2深度模型，支持20种猫科、38种犬科分类，准确率超95%。输出结果包括识别的动物类型（猫/狗/其他）、品种标签和置信度，帮助用户了解模型的预测结果及其准确性。该项目不仅是一个实用的人工智能应用，也是一个非常适合初学者深入理解深度学习、图像处理和部署流程的综合性项目。
基于深度学习YOLOv10的猫狗品种识别检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
斌擎科技
05-25 1009
本项目基于前沿的YOLOv10目标检测算法，开发了一套高精度的猫狗品种识别检测系统，能够区分37种不同的猫犬品种（包括12种猫品种和25种犬品种）。系统采用包含13,983张图像的专业数据集进行训练和验证，其中训练集12,879张，验证集736张，测试集368张。该识别系统能够在复杂场景下准确识别并分类不同品种的猫狗，可广泛应用于宠物医院智能诊断、宠物商店管理、动物收容所自动化登记、宠物社交平台内容分类以及智能家居宠物识别等多个领域，为宠物相关行业提供智能化解决方案。
基于YOLOv12的导弹发射检测系统设计与实现（Missile Launch Detection Using Custom Satellite Datasets with YOLOv12 and UI
YOLO
06-11 399
导弹发射检测依赖于对地面及空中卫星图像的实时监测与分析。传统人工监控耗时且易受主观影响，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的目标检测方法成为该领域的研究热点。YOLO系列凭借其高效的检测速度和较好的精度表现，广泛应用于军事目标检测。本文选用YOLOv12最新版本，通过自定义训练集与适配UI界面，实现卫星图像中的导弹发射自动识别，助力智能监控体系建设。
太空垃圾识别系统：基于YOLOv5的深度学习实现
YOLO
05-03 368
随着太空探索的深入，轨道上的太空垃圾（Space Debris）数量日益增多。这些垃圾物体以高速运行，一旦撞击航天器或卫星，将造成极大的威胁。因此，构建一个基于深度学习的太空垃圾识别系统，具有重要的现实意义。本项目旨在基于YOLOv5实现太空垃圾检测系统，配套构建简洁的UI 图形界面，并提供可复用的数据集与完整代码，方便扩展训练和部署。YOLOv5 是一款轻量、高速、准确的目标检测模型，由 Ultralytics 开发。✅ 实时性能强，适合部署。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）
qq_36130719的博客
04-26 1132
针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点，基于实时性 和准确性均衡的单阶段目标检测算法YOLOv5，本章提出了一种实时目标检测算 法YOLOv5sm+，力图解决其深度宽度不均衡、分类精度、实时性不足等问题。 首先为解决无人机图像目标尺度差异大、小目标检测率低的问题，分析了深度模 型中模型深度和宽度对无人机图像检测的性能增益，提出了可显著提高感受野的 混合残差空洞卷积模块，并结合无人机图像特点对YOLOv5s模型针对性改进， 设计了YOLOv5sm模型。其次为进一步优化改进模型的实时性与识别率，
濒危野生动物目标检测数据集.zip
05-08
数据集介绍：濒危野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：濒危野生动物目标检测数据集 图片数量： - 训练集：6,409张图片 - 验证集：712张图片 分类类别： - Badger（獾） - Black Bear（黑熊） - Cheetah（猎豹） - Hare（野兔） - Leopard Cat（豹猫） - Musk-Deer（麝） - Northeast Tiger（东北虎） - Northeast-Leopard（东北豹） - Red-Fox（红狐） 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。 二、适用场景 生态保护与监测： 支持野生动物保护机构开发AI监测系统，用于自然保护区、森林等场景中濒危物种的实时识别与追踪。 农业与畜牧业防护： 集成至农田监控系统，检测可能破坏作物的野生动物（如野兔、獾），帮助农户采取防护措施。 自动驾驶环境感知： 用于训练自动驾驶模型识别道路周边野生动物（如黑熊、狐狸），提升行车安全预警能力。 学术研究与教育： 为生物学、生态学领域提供数据支撑，支持濒危动物行为研究与保护策略制定。 三、数据集优势 物种多样性覆盖： 包含9种典型野生动物，涵盖食肉目、偶蹄目等多个生态位，尤其聚焦东北虎、东北豹等濒危物种。 实际场景适配性： 数据来源包含不同光照与环境条件（如夜间黑熊样本），强化模型在复杂自然场景中的鲁棒性。 标注精准度高： YOLO格式标注经过多轮校验，边界框定位准确，可直接用于主流目标检测框架训练。 保护价值突出： 数据涵盖多类国家一级/二级保护动物，为AI技术在生物多样性保护中的落地提供关键基础设施。
基于计算机视觉的猫品种分类数据集，包含超过60种以上的猫品种，超过11,000张高质量的图片
05-14
准备好深入研究可爱的猫咪分类了吗？这个数据集揭示了超过11,000张高质量的图片，涵盖了60多种不同的猫品种。从波斯猫到优雅的暹罗猫，从蓬松的缅因州猫到好奇的无毛猫，你将发现我们这些完美的毛茸茸伙伴的惊艳视觉百科全书 品种： 暹罗猫 波斯猫 缅因猫 布偶猫 无毛猫（斯芬克斯猫） 英国短毛猫 阿比西尼亚猫 苏格兰折耳猫 德文卷毛猫 美国短毛猫 东方短毛猫 缅甸猫 异国短毛猫（加菲猫） 挪威森林猫 西伯利亚猫 土耳其安哥拉猫 孟加拉豹猫 缅甸圣猫（伯曼猫） 康沃尔卷毛猫 埃及猫（埃及毛） 日本短尾猫 科拉特猫 拉波姆猫 曼岛猫（无尾猫） 奥西猫 俄罗斯蓝猫 萨凡纳猫 赛尔凯克卷毛猫 新加坡猫 索马里猫 东奇尼猫 土耳其凡湖猫 美国短尾猫 美国卷耳猫 美国刚毛猫 巴厘猫 孟买猫 夏特尔猫 金吉拉长毛猫（辛布里克猫） 欧洲短毛猫 哈瓦那棕猫 喜马拉雅猫 考马尼猫 韩国短尾猫 狼人猫（莱科伊猫） 矮脚猫（曼基康猫） 内布鲁猫 彼得秃猫 精灵猫（皮克西猫） 布偶亲缘猫（拉格多芬猫） 塞伦盖蒂猫 泰国猫 玩具虎猫（托伊格猫） 乌克兰勒夫科伊猫 雪橇猫（乔西猫） 塞浦路斯猫 顿斯科伊猫 德国卷毛猫 卡累利阿短尾猫 库里连短尾猫 湄公河短尾猫 俄勒冈卷毛猫 狩猎猫（Safari猫） 索科克猫 乌拉尔卷毛猫 凡卡迪斯猫（Vankedisi，凡湖猫别名）
猫的品种检测数据集.zip
12-13
本代码的数据集是，内含VOC格式和yolo格式 VOC格式的数据集包括：JPEGImages文件夹存放图片，Annotations文件夹下存放对应的xml标签。 yolo格式的数据集包含:images文件夹存放图片，labels文件夹存放对应的txt标签，且有划分好的train.txt和val.txt。 可以用目标检测训练。
基于深度学习YOLOv8的猫狗品种识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
斌擎科技
05-26 1512
本项目基于先进的YOLOv8深度学习框架，开发了一套高精度的猫狗品种识别检测系统，能够准确识别和分类37种不同品种的猫狗（包含12种猫品种和25种狗品种）。系统采用大规模标注数据集进行训练，包含训练集12879张图像、验证集736张图像和测试集368张图像，通过数据增强、迁移学习和模型优化技术，实现了对各类猫狗品种的高精度识别。该系统具备实时检测能力，可广泛应用于宠物医院、智能家居、宠物社交平台、动物收容所等多个场景。
实现猫狗识别
m0_70268974的博客
10-09 1033
完成猫狗识别。
毕业设计选题-基于深度学习的鸟类识别目标检测系统 人工智能 机器学习 卷积神经网络
Hai_Lang_IT的博客
12-26 1593
毕业设计选题：基于深度学习的鸟类识别检测算法系统的研究。该系统利用先进的计算机视觉技术和深度学习算法，旨在实现准确和高效的鸟类物种识别和检测。为计算机科学、人工智能、图像处理等专业的毕业生提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望在鸟类识别、生物多样性监测或环境保护领域深入研究，将为您提供丰富的资源和启发。通过深入学习和实践，您将掌握鸟类识别检测算法系统的设计原理和实现方法，为未来的鸟类保护和生态研究做出重要贡献。
用Python做了一个猫狗识别系统~
热门推荐
L010409的博客
02-16 1万+
导语 哈喽吖铁汁萌~今天来教大家写个猫狗识别系统 小猫小狗真的太可爱了???????? 想领取更多完整源码跟Python学习资料的可点击这行 这篇文章中我放弃了以往的model.fit()训练方法，改用model.train_on_batch方法。两种方法的比较： model.fit()：用起来十分简单，对新手非常友好 model.train_on_batch()：封装程度更低，可以玩更多花样...
基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）
sc1434404661的博客
07-26 1985
近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，开源的代码可见https://github.com/ultralytics/yolov5。因此本博文利用YOLOv5检测算法实现一种高精度狗狗检测模型，再搭配上Pyside6库写出界面系统，完成目标检测识别页面的开发。
基于卷积神经网络（CNN）的猫狗识别系统
chenmokkkk的博客
05-22 1282
设置数据生成器，它将读取源文件夹中的图片，将它们转换为张量，并将它们以及它们的标签提供给神经网络。准确度是正确猜测的部分。通过tensorflow框架的keras.preprocessing.image获取1000张猫和1000张狗的图片作为训练集，再获取500张狗和500张猫的图片作为验证集。池化层 / Pooling layer：池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。卷积计算层/ CONV layer：这一层就是卷积神经网络最重要的一个层次，也是“卷积神经网络”的名字来源。
基于深度学习的课堂行为检测识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集 - 优快云 App
05-08
<think>嗯，用户需要构建一个基于YOLOv8的课堂行为检测系统，包含UI界面和数据集。首先，我得回顾一下YOLOv8的相关知识。YOLOv8是Ultralytics公司推出的最新版本，检测速度快且精度高，适合实时检测任务。课堂行为检测通常需要识别举手、睡觉、站立等动作，所以数据集需要包含这些类别。 用户提到需要UI界面和数据集资源，所以得考虑如何组织数据集，以及如何设计界面。根据引用[4]，数据集需要按照YOLO格式，包含图片文件夹、标注文件夹和data.yaml文件。可能需要指导用户准备或寻找现有的数据集，比如引用[4]提到的睡觉检测数据集，但用户可能需要更多的行为类别，所以可能需要扩展数据集或自行标注。 然后是模型训练部分。YOLOv8的训练流程相对标准化，使用Ultralytics库可以简化代码。需要示例代码，比如加载模型、训练、验证和导出的步骤。这部分在引用[2]和[3]中都有提到，应该参考他们的结构。 UI界面方面，用户可能希望实时显示检测结果，可能需要用到PyQt或Gradio。引用[2]和[3]提到UI界面设计，但具体实现可能需要结合OpenCV处理视频流，并在界面上展示检测框和统计信息。需要提供简单的示例代码，比如使用Gradio快速搭建界面，或者更复杂的PyQt应用。 数据集资源方面，除了引用[4]的睡觉数据集，可能还需要其他行为的数据集。可能需要建议用户从公开数据集中获取，或者自行收集标注。比如Kaggle、Roboflow等平台可能有相关数据。 另外，用户可能需要教程或完整项目参考。引用[2]和[3]都是完整的项目说明，可以推荐用户查看这些资源，或者提供简化的步骤指南。同时要注意代码的正确性，比如YOLOv8的API调用是否正确，数据路径是否正确设置。 可能遇到的问题包括数据集类别不平衡、标注格式错误、模型训练不收敛、UI界面延迟等。需要提醒用户注意数据预处理、增强、模型超参数调整，以及界面多线程处理避免阻塞。 最后，生成相关问题时要围绕系统实现的不同部分，比如数据集准备、模型优化、界面设计、部署应用等，帮助用户深入理解各个环节。</think>### 基于YOLOv8的课堂行为检测系统实现方案 #### 一、系统实现流程 1. **数据集准备** - 需收集包含课堂行为（举手、睡觉、站立等）的图像数据，按YOLO格式组织： ``` ├── dataset │ ├── images (存放JPG/PNG图片) │ ├── labels (存放.txt标注文件) │ └── data.yaml (定义数据集配置) ``` - 标注文件示例（归一化坐标）： ```txt 0 0.45 0.62 0.12 0.24 # 类别ID 中心x 中心y 宽度 高度 ``` - `data.yaml`文件模板： ```yaml names: ['hand_up', 'sleeping', 'standing'] nc: 3 train: ../train/images val: ../val/images ``` 2. **模型训练与优化** ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 开始训练（关键参数配置） results = model.train( data='dataset/data.yaml', epochs=100, imgsz=640, batch=16, device='0' # GPU加速 ) # 导出为ONNX格式 model.export(format='onnx') ``` *建议采用数据增强（旋转、模糊）提升泛化能力[^2]* 3. **UI界面开发（PyQt示例）** ```python import sys from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QLabel from ultralytics import YOLO class DetectionApp: def __init__(self): self.model = YOLO('best.pt') self.init_ui() def init_ui(self): self.app = QApplication(sys.argv) self.label = QLabel("实时检测画面") # 添加视频流处理模块 ``` 4. **系统整合** ```python import cv2 from PIL import Image def realtime_detection(): cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() results = model(frame)[0] annotated_frame = results.plot() # 绘制检测框 cv2.imshow('Classroom Monitor', annotated_frame) ``` #### 二、关键资源推荐 1. **数据集获取** - 公开数据集：EdNet-Classroom（含常见课堂行为标注） - 自建数据集工具：LabelImg/Makesense.ai - 睡眠检测参考数据集[^4] 2. **教程参考** - Ultralytics官方文档：YOLOv8完整训练指南 - PyQt界面设计教程（含OpenCV整合） - 课堂行为检测系统实现案例[^3] #### 三、性能优化建议 1. 使用YOLOv8s/m型号平衡速度与精度 2. 采用TensorRT加速推理（FPS提升3-5倍） 3. 添加跟踪算法（如DeepSORT）实现人员轨迹分析
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