基于YOLOv10的多种类动物识别系统设计与实现

摘要

本文详细介绍了一种基于YOLOv10深度学习模型的多种类动物识别系统的设计与实现。系统采用最新的YOLOv10目标检测算法，结合PyQt5开发的用户友好界面，能够高效准确地识别多种动物。文章全面阐述了系统架构、数据集处理、模型训练与优化、界面设计等关键技术环节，并提供了完整的实现代码。实验结果表明，该系统在自建的多类动物数据集上达到了92.3%的mAP，具有较高的实用价值。

关键词：YOLOv10；动物识别；目标检测；深度学习；PyQt5

1. 引言

随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的物体检测算法在野生动物保护、农场管理、宠物识别等领域展现出广阔的应用前景。传统的动物识别方法主要依赖人工特征提取和浅层机器学习算法，存在识别率低、泛化能力差等问题。近年来，以YOLO系列为代表的一阶段目标检测算法因其高效准确的特性，成为实时物体检测的首选方案。

2024年6月，Ultralytics公司发布了YOLOv10模型，该模型在保持YOLO系列实时性的同时，通过架构创新显著提升了检测精度。本文基于YOLOv10构建了一个完整的多种类动物识别系统，包含数据处理、模型训练、界面开发等全流程实现，为相关领域的研究和应用提供了实用参考。

2. 相关工作

2.1 目标检测算法发展

目标检测算法主要分为两阶段（如R-CNN系列）和一阶段（如YOLO、SSD）两大类。YOLO(You Only Look Once)系列因其卓越的速度-精度平衡而广受欢迎：

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