企业官网建设流程全解析

成都设计网站,wordpress静态化经验,网站建设企业熊掌号,网站交换链接怎么做?一、项目介绍 摘要 本项目开发了一个基于YOLOv8深度学习算法的药物识别与检测系统#xff0c;旨在通过计算机视觉技术实现对8种不同药物的自动识别与分类。系统针对的药物类别包括#xff1a;Cipro 500、Ibuphil 600 mg、Ibuphil Cold 400-60、Xyzall 5mg以及四种颜色标识药…一、项目介绍摘要本项目开发了一个基于YOLOv8深度学习算法的药物识别与检测系统旨在通过计算机视觉技术实现对8种不同药物的自动识别与分类。系统针对的药物类别包括Cipro 500、Ibuphil 600 mg、Ibuphil Cold 400-60、Xyzall 5mg以及四种颜色标识药物(蓝色、粉色、红色和白色)。通过YOLOv8这一先进的实时目标检测算法系统能够快速准确地识别药物种类为医疗健康领域提供了一种高效可靠的药物识别解决方案。该系统不仅能够识别药物的具体名称和规格还能识别基于颜色的药物分类展现了较强的实用性和适应性。在医疗错误频发的背景下这一技术有望显著减少因药物混淆导致的医疗事故提高用药安全性和医疗服务质量。项目意义1. 医疗安全与错误预防药物识别系统在医疗领域具有重大意义。据统计全球每年因药物错误导致的伤害事件数量惊人其中很大比例是由于药物混淆或识别错误造成的。本项目能够准确区分外观相似但成分和功效完全不同的药物(如Ibuphil 600 mg与Ibuphil Cold 400-60)有效防止因视觉混淆导致的用药错误保障患者安全。2. 智能化医疗辅助在医疗机构日常运作中药物识别是一项耗时且容易出错的工作。本系统可实现药物的快速自动识别大大减轻医护人员的工作负担提高工作效率。特别是在急诊、药房等高压环境下系统能够提供即时准确的药物信息辅助医疗决策。3. 老年人及特殊人群用药辅助对于老年人、视障人士或需要长期服用多种药物的慢性病患者本系统可以开发为移动应用帮助他们准确识别药物确保按时按量服用正确药品提高用药依从性避免因错误用药导致的健康风险。4. 药物管理数字化系统为药物管理提供了数字化解决方案可集成到医院的药品管理系统中实现药品入库、分发、使用全流程的自动化记录和追踪提升医疗机构药物管理水平减少人为错误和管理漏洞。5. 技术验证与扩展潜力本项目验证了YOLOv8算法在药物识别领域的适用性为更广泛的医疗物品识别提供了技术参考。系统架构可扩展用于识别更多药物种类或其他医疗用品具有广阔的应用前景。未来可结合AR技术、智能药盒等硬件设备构建更完整的智能用药生态系统。6. 数据集与模型贡献项目构建了一个专业数据集为后续相关研究提供了宝贵资源。训练完成的YOLOv8模型在药物识别任务上表现出色可作为该领域研究的基准模型促进医疗AI技术的进一步发展。综上所述本项目不仅具有直接的实用价值能够解决现实中的药物识别问题还为医疗健康领域的智能化发展提供了技术支持和创新思路具有重要的社会意义和应用前景。目录一、项目介绍摘要项目意义1. 医疗安全与错误预防2. 智能化医疗辅助3. 老年人及特殊人群用药辅助4. 药物管理数字化5. 技术验证与扩展潜力6. 数据集与模型贡献二、项目功能展示系统功能图片检测视频检测摄像头实时检测三、数据集介绍数据集概述数据集特点数据集配置文件数据集制作流程四、项目环境配置创建虚拟环境pycharm中配置anaconda安装所需要库五、模型训练训练代码训练结果六、核心代码​编辑七、项目源码(视频简介内)基于深度学习YOLOv8的药物识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv8的药物识别检测系统YOLOv8YOLO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、数据集介绍数据集概述本项目构建了一个专业级的药物检测数据集主要特性如下总规模451张高分辨率药物图像训练集316张验证集90张测试集45张类别分布特定药品5类Cipro 500Ibuphil 600 mgIbuphil Cold 400-60Xyzall 5mg其他特定药品颜色分类3类blue蓝色pink粉色red红色white白色数据来源真实药品在受控环境下的专业拍摄医疗机构提供的药品样本图像模拟药房环境的拍摄数据标注格式采用YOLO格式的txt标注文件每个文件包含对应图像中所有药品的类别和精确边界框信息同时记录药品的完整外观特征和文字标识数据集特点专业性强所有图像均由专业人员按照药品拍摄规范采集包含药品的正面、反面、侧面等多角度图像特别关注药品标识文字、刻痕、颜色等关键特征挑战性高包含大量小尺寸目标存在外观相似的药品如不同剂量的同种药品模拟真实场景中的重叠、遮挡情况不同光照条件下的药品图像特别是对颜色识别的影响标注精细边界框精确贴合药品边缘对药品上的文字、标识等关键特征进行特别标注区分药品的正反面不同外观记录药品在泡罩包装中的状态场景多样单一药品特写图像多药品混合场景不同背景条件下的药品图像模拟药柜、药盒等实际应用场景质量控制严格每张图像经过药学专业人员审核标注结果由多名标注员交叉验证定期进行数据集质量评估和更新数据集配置文件数据集采用YOLO格式train: F:\药物检测数据集\train\images val: F:\药物检测数据集\valid\images test: F:\药物检测数据集\test\images nc: 8 names: [Cipro 500, Ibuphil 600 mg, Ibuphil Cold 400-60, Xyzall 5mg, blue, pink, red, white]数据集制作流程数据采集规划与药学专家合作确定关键药物类别和特征制定详细的拍摄规范和场景清单设计覆盖所有目标类别的采集方案专业图像采集使用专业摄影设备在标准化光照箱中进行主体拍摄采用多角度拍摄方案控制拍摄距离保持比例一致性模拟实际应用场景数据预处理统一调整为标准尺寸白平衡和色彩校正生成多尺度版本以适应不同检测需求去除个人隐私信息如手部特征等专业标注流程第一阶段由药学专业人员进行药品识别和分类第二阶段标注团队使用Label Studio进行边界框标注第三阶段质量团队验证标注准确性特殊处理对药品文字标识区域进行额外标注记录药品的特殊特征刻痕、印记等标注遮挡程度等级数据增强策略几何变换随机旋转、缩放颜色扰动模拟不同光照条件下的药品外观高级增强模拟药瓶反光效果添加合理程度的运动模糊生成部分遮挡样本合成数据在合理范围内生成药品排列组合图像数据集划分与验证采用分层抽样确保各类别比例一致保证同一药品的不同角度分布在同一个子集中最终由药学专家进行临床相关性验证通过基线模型测试数据集质量持续维护计划定期添加新药品类别根据用户反馈扩展困难样本更新标注标准以适应新发现的识别需求版本控制管理数据集变更四、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 yolov8 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov8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 YOLO model_path yolov8s.pt data_path datasets/data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns/detect, nameexp, )根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)小模型适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 yolov8l.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 yolov8s.pt初始化模型权重yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。训练结果六、核心代码from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem, QStyledItemDelegate, QHeaderView) import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os import datetime import sys class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate): def initStyleOption(self, option, index): super().initStyleOption(option, index) option.displayAlignment Qt.AlignCenter class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName(MainWindow) MainWindow.resize(1400, 900) MainWindow.setWindowTitle(YOLOv8 目标检测系统) # 设置窗口图标 if hasattr(sys, _MEIPASS): icon_path os.path.join(sys._MEIPASS, icon.ico) else: icon_path icon.ico if os.path.exists(icon_path): MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path)) self.centralwidget QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName(centralwidget) # 主布局 self.main_layout QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget) self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) self.main_layout.setSpacing(15) # 左侧布局 (图像显示) self.left_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.left_layout.setSpacing(15) # 原始图像组 self.original_group QtWidgets.QGroupBox(原始图像) self.original_group.setMinimumHeight(400) self.original_img_label QtWidgets.QLabel() self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.original_img_label.setText(等待加载图像...) self.original_img_label.setStyleSheet(background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;) original_layout QtWidgets.QVBoxLayout() original_layout.addWidget(self.original_img_label) self.original_group.setLayout(original_layout) self.left_layout.addWidget(self.original_group) # 检测结果图像组 self.result_group QtWidgets.QGroupBox(检测结果) self.result_group.setMinimumHeight(400) self.result_img_label QtWidgets.QLabel() self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.result_img_label.setText(检测结果将显示在这里) self.result_img_label.setStyleSheet(background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;) result_layout QtWidgets.QVBoxLayout() result_layout.addWidget(self.result_img_label) self.result_group.setLayout(result_layout) self.left_layout.addWidget(self.result_group) self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch3) # 右侧布局 (控制面板) self.right_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.right_layout.setSpacing(15) # 模型选择组 self.model_group QtWidgets.QGroupBox(模型设置) self.model_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.model_layout QtWidgets.QVBoxLayout() # 模型选择 self.model_combo QtWidgets.QComboBox() self.model_combo.addItems([best.pt]) self.model_combo.setCurrentIndex(0) # 加载模型按钮 self.load_model_btn QtWidgets.QPushButton( 加载模型) self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(document-open)) self.load_model_btn.setStyleSheet( QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; } QPushButton:hover { background-color: #45a049; } ) self.model_layout.addWidget(self.model_combo) self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_group.setLayout(self.model_layout) self.right_layout.addWidget(self.model_group) # 参数设置组 self.param_group QtWidgets.QGroupBox(检测参数) self.param_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.param_layout QtWidgets.QFormLayout() self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setVerticalSpacing(15) # 置信度滑块 self.conf_slider QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.conf_slider.setRange(1, 99) self.conf_slider.setValue(25) self.conf_value QtWidgets.QLabel(0.25) self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.conf_value.setStyleSheet(font-weight: bold; color: #2196F3;) # IoU滑块 self.iou_slider QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.iou_slider.setRange(1, 99) self.iou_slider.setValue(45) self.iou_value QtWidgets.QLabel(0.45) self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.iou_value.setStyleSheet(font-weight: bold; color: #2196F3;) self.param_layout.addRow(置信度阈值:, self.conf_slider) self.param_layout.addRow(当前值:, self.conf_value) self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel()) # 空行 self.param_layout.addRow(IoU阈值:, self.iou_slider) self.param_layout.addRow(当前值:, self.iou_value) self.param_group.setLayout(self.param_layout) self.right_layout.addWidget(self.param_group) # 功能按钮组 self.func_group QtWidgets.QGroupBox(检测功能) self.func_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.func_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.func_layout.setSpacing(10) # 图片检测按钮 self.image_btn QtWidgets.QPushButton( 图片检测) self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(image-x-generic)) # 视频检测按钮 self.video_btn QtWidgets.QPushButton( 视频检测) self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(video-x-generic)) # 摄像头检测按钮 self.camera_btn QtWidgets.QPushButton( 摄像头检测) self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(camera-web)) # 停止检测按钮 self.stop_btn QtWidgets.QPushButton( 停止检测) self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(process-stop)) self.stop_btn.setEnabled(False) # 保存结果按钮 self.save_btn QtWidgets.QPushButton( 保存结果) self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme(document-save)) self.save_btn.setEnabled(False) # 设置按钮样式 button_style QPushButton { padding: 10px; background-color: #2196F3; color: white; border: none; border-radius: 4px; text-align: left; } QPushButton:hover { background-color: #0b7dda; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn, self.stop_btn, self.save_btn]: btn.setStyleSheet(button_style) self.func_layout.addWidget(btn) self.func_group.setLayout(self.func_layout) self.right_layout.addWidget(self.func_group) # 检测结果表格组 self.table_group QtWidgets.QGroupBox(检测结果详情) self.table_group.setStyleSheet(QGroupBox { font-weight: bold; }) self.table_layout QtWidgets.QVBoxLayout() self.result_table QtWidgets.QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(4) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels([类别, 置信度, 左上坐标, 右下坐标]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.result_table.verticalHeader().setVisible(False) self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows) self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格样式 self.result_table.setStyleSheet( QTableWidget { border: 1px solid #e0e0e0; alternate-background-color: #f5f5f5; } QHeaderView::section { background-color: #2196F3; color: white; padding: 5px; border: none; } QTableWidget::item { padding: 5px; } ) # 设置居中代理 delegate CenteredDelegate(self.result_table) self.result_table.setItemDelegate(delegate) self.table_layout.addWidget(self.result_table) self.table_group.setLayout(self.table_layout) self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch1) self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch1) MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) # 状态栏 self.statusbar QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setStyleSheet(QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }) MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) # 初始化变量 self.model None self.cap None self.timer QTimer() self.is_camera_running False self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.output_path output # 创建输出目录 if not os.path.exists(self.output_path): os.makedirs(self.output_path) # 连接信号槽 self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) 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) self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value) self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value) self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame) # 设置全局样式 self.set_style() def set_style(self): style QMainWindow { background-color: #f5f5f5; } QGroupBox { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; margin-top: 10px; padding-top: 15px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QLabel { color: #333333; } QComboBox { padding: 5px; border: 1px solid #cccccc; border-radius: 3px; } QSlider::groove:horizontal { height: 6px; background: #e0e0e0; border-radius: 3px; } QSlider::handle:horizontal { width: 16px; height: 16px; margin: -5px 0; background: #2196F3; border-radius: 8px; } QSlider::sub-page:horizontal { background: #2196F3; border-radius: 3px; } self.centralwidget.setStyleSheet(style) def load_model(self): model_name self.model_combo.currentText().split( )[0] try: self.model YOLO(model_name) self.statusbar.showMessage(f模型 {model_name} 加载成功, 3000) self.image_btn.setEnabled(True) self.video_btn.setEnabled(True) self.camera_btn.setEnabled(True) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, 错误, f模型加载失败: {str(e)}) def update_conf_value(self): conf self.conf_slider.value() / 100 self.conf_value.setText(f{conf:.2f}) def update_iou_value(self): iou self.iou_slider.value() / 100 self.iou_value.setText(f{iou:.2f}) def detect_image(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, 警告, 请先加载模型) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( None, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*) ) if file_path: try: # 读取图片 img cv2.imread(file_path) img cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示原始图片 self.display_image(img, self.original_img_label) self.current_image img.copy() # 检测图片 conf self.conf_slider.value() / 100 iou self.iou_slider.value() / 100 self.statusbar.showMessage(正在检测图片...) QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI results self.model.predict(img, confconf, iouiou) result_img results[0].plot() # 显示检测结果 self.display_image(result_img, self.result_img_label) self.current_result result_img.copy() # 更新结果表格 self.update_result_table(results[0]) self.save_btn.setEnabled(True) self.statusbar.showMessage(f图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}, 3000) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, 错误, f图片检测失败: {str(e)}) self.statusbar.showMessage(图片检测失败, 3000) def detect_video(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, 警告, 请先加载模型) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( None, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*) ) if file_path: try: self.cap cv2.VideoCapture(file_path) if not self.cap.isOpened(): raise Exception(无法打开视频文件) # 获取视频信息 fps self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建视频写入器 timestamp datetime.datetime.now().strftime(%Y%m%d_%H%M%S) output_file os.path.join(self.output_path, foutput_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height)) # 启用停止按钮禁用其他按钮 self.stop_btn.setEnabled(True) self.save_btn.setEnabled(True) self.image_btn.setEnabled(False) self.video_btn.setEnabled(False) self.camera_btn.setEnabled(False) # 开始处理视频 self.timer.start(30) # 30ms间隔 self.statusbar.showMessage(f正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, 错误, f视频检测失败: {str(e)}) self.statusbar.showMessage(视频检测失败, 3000)七、项目源码(视频简介内)完整全部资源文件包括测试图片py文件训练数据集、训练代码、界面代码等这里已打包上传至博主的面包多平台见可参考博客与视频已将所有涉及的文件同时打包到里面点击即可运行完整文件截图如下演示与介绍视频基于深度学习YOLOv8的药物识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv8的药物识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型