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广州手机网站建设费用,导购网站的seo怎么做,网站链接设计,海南手机网站建设公司一、项目介绍 本系统基于YOLOv10模型#xff0c;专门设计用于检测和识别10类常见的农业害虫。这些害虫包括#xff1a;army worm#xff08;粘虫#xff09;、legume blister beetle#xff08;豆芫菁#xff09;、red spider#xff08;红蜘蛛#xff09;、rice gall …一、项目介绍本系统基于YOLOv10模型专门设计用于检测和识别10类常见的农业害虫。这些害虫包括army worm粘虫、legume blister beetle豆芫菁、red spider红蜘蛛、rice gall midge稻瘿蚊、rice leaf roller稻纵卷叶螟、rice leafhopper稻飞虱、rice water weevil稻水象甲、wheat phloeothrips麦蓟马、white backed plant hopper白背飞虱和yellow rice borer三化螟。该系统旨在帮助农业从业者快速、准确地识别田间害虫从而及时采取防治措施减少农作物损失。YOLOv10是一种高效的目标检测算法能够在实时场景中快速定位和分类目标。通过训练和优化本系统能够在复杂背景下准确识别上述10类昆虫适用于农田监控、病虫害预警等场景。数据集介绍本系统的数据集包含以下三部分训练集696张图像训练集用于训练YOLOv10模型包含10类昆虫的标注数据。每张图像都经过精确标注标注信息包括昆虫的类别和边界框bounding box。数据集中涵盖了不同光照条件、背景复杂度和昆虫姿态的图像以确保模型的泛化能力。验证集199张图像验证集用于在训练过程中评估模型的性能帮助调整超参数和防止过拟合。验证集的图像分布与训练集相似但数据独立以确保评估结果的可靠性。测试集100张图像测试集用于最终评估模型的性能反映模型在真实场景中的表现。测试集的图像未参与训练和验证过程确保评估结果的客观性。数据集特点类别多样性涵盖10类常见农业害虫每类昆虫的样本数量经过平衡处理避免类别不均衡问题。场景多样性数据集包含不同农田环境下的图像如水稻田、麦田、豆田等背景复杂度高模拟真实场景。标注质量每张图像均经过人工标注确保边界框和类别标签的准确性。基于深度学习的昆虫识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的昆虫识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型二、项目功能展示系统功能✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅参数实时调节置信度和IoU阈值演示与介绍视频图片检测该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后YOLO模型会实时分析图像识别出其中的目标并在图像中框出检测到的目标输出带有目标框的图像。批量图片检测用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理并返回每张图像的目标检测结果适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。视频检测视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示适用于视频监控和分析等场景。摄像头实时检测该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用提供即时反馈。核心特点高精度基于YOLO模型提供精确的目标检测能力适用于不同类型的图像和视频。实时性特别优化的算法使得实时目标检测成为可能无论是在视频还是摄像头实时检测中响应速度都非常快。批量处理支持高效的批量图像和视频处理适合大规模数据分析。三、数据集介绍本系统的数据集包含以下三部分训练集696张图像训练集用于训练YOLOv10模型包含10类昆虫的标注数据。每张图像都经过精确标注标注信息包括昆虫的类别和边界框bounding box。数据集中涵盖了不同光照条件、背景复杂度和昆虫姿态的图像以确保模型的泛化能力。验证集199张图像验证集用于在训练过程中评估模型的性能帮助调整超参数和防止过拟合。验证集的图像分布与训练集相似但数据独立以确保评估结果的可靠性。测试集100张图像测试集用于最终评估模型的性能反映模型在真实场景中的表现。测试集的图像未参与训练和验证过程确保评估结果的客观性。数据集特点类别多样性涵盖10类常见农业害虫每类昆虫的样本数量经过平衡处理避免类别不均衡问题。场景多样性数据集包含不同农田环境下的图像如水稻田、麦田、豆田等背景复杂度高模拟真实场景。标注质量每张图像均经过人工标注确保边界框和类别标签的准确性。训练集测试集验证集数据集配置文件data.yamltrain: \datasets\images\train val: \datasets\images\val test: \datasets\images\test nc: 10 names: [army worm, legume blister beetle, red spider, rice gall midge, rice leaf roller, rice leafhopper, rice water weevil, wheat phloeothrips, white backed plant hopper, yellow rice borer],数据集制作流程标注数据使用标注工具如LabelImg、CVAT等对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框并且标注类别。转换格式将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行object-class x_center y_center width height这些坐标是相对于图像尺寸的比例。分割数据集将数据集分为训练集、验证集和测试集通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。准备标签文件为每张图片生成一个对应的标签文件确保标签文件与图片的命名一致。调整图像尺寸根据YOLO网络要求统一调整所有图像的尺寸如416x416或608x608。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 yolov10 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov10安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudiopycharm中配置anaconda安装所需要库pip install -r requirements.txt五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLOv10 model_path yolov10s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLOv10(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根据实际情况更换模型 yolov10n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)小模型适合实时任务。 yolov10m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 yolov10b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 yolov10l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 64每批次64张图像。--epochs 500训练500轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov10s.pt初始化模型权重yolov10s.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 YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os 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, parentNone): 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, confself.conf, iouself.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, confself.conf, iouself.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(fDetection 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 YOLOv10(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_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{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...) def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.update_status(检测已停止) def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始图像和结果图像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存当前结果帧用于后续保存 self.last_detection_result result_frame # 新增保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer None self.update_status(视频检测完成结果已保存) elif self.is_camera_running: self.update_status(摄像头检测已停止) else: self.update_status(图片检测完成) def save_result(self): if not hasattr(self, last_detection_result) or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, 警告, 没有可保存的检测结果) return save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存当前帧为图片 save_path os.path.join(save_dir, fsnapshot_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f截图已保存: {save_path}) else: # 保存图片检测结果 save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.jpg) cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f检测结果已保存: {save_path}) def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ __main__: app QApplication(sys.argv) # 设置应用程序样式 app.setStyle(Fusion) # 创建并显示主窗口 window MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())七、项目基于深度学习的昆虫识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的昆虫识别检测系统YOLOv10YOLO数据集UI界面Python项目源码模型