基于深度学习的鸟类检测识别系统
简介
本资源文件提供了一个基于深度学习的鸟类检测识别系统，该系统包含用户界面（UI）和Python代码。该系统利用YOLOv5目标检测算法，能够高效准确地识别图像、视频以及实时摄像头画面中的鸟类。
功能特点
- 图像识别：支持对单张图片中的鸟类进行识别，显示鸟类的类别、位置、数量及置信度。
- 视频识别：支持对视频文件中的鸟类进行逐帧识别，并将结果标记在画面中。
- 实时摄像头检测：支持通过摄像头获取实时画面，并对画面中的鸟类进行实时识别。
- 用户界面：提供友好的用户界面，支持用户注册、登录，方便管理和使用系统。
- 模型切换：支持切换不同的检测模型，以比较不同的检测效果。
使用教程
- 环境配置：
- 安装Python 3.8及以上版本。
- 安装所需的Python依赖包，具体依赖包列表请参考
requirements.txt文件。
- 运行系统：
- 运行主程序
runMain.py启动用户界面。 - 在界面中选择图片、视频或开启摄像头进行检测识别。
- 运行主程序
- 模型训练：
- 提供训练数据集和训练代码，用户可以根据需要自行训练模型。
- 训练模型通过调用
train.py进行，可以通过参数调整训练批次大小和训练轮数。
系统演示
- 用户注册登录界面：设计了一个登录界面，用户可以注册账号和密码，然后进行登录。
- 图片识别效果展示：系统允许选择图片文件进行识别，显示所有鸟类识别的结果。
- 视频识别效果展示：支持识别一段视频中的鸟类，并将结果标记在画面中。
- 摄像头检测效果展示：支持通过摄像头获取实时画面，并对画面中的鸟类进行实时识别。
注意事项
- 请确保按照
requirements.txt配置Python依赖包的版本，以确保程序顺利运行。 - 系统UI界面的设计工作量较大，界面美化更需仔细雕琢，用户可以根据需要进行自定义修改。
参考资料
- 详细的功能演示效果参见博主的B站视频或下一节的动图演示。
- 完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
结束语
本系统基于YOLOv5模型训练实现，检测速度快、识别精度较高。希望本资源文件能够帮助到对鸟类检测识别感兴趣的开发者，欢迎大家提出宝贵意见和建议。