企业官网建设流程全解析

北京 网站建设托管公司,在哪个网站做民营企业申报,网络建设概述,网站备案密码查询一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8深度学习框架#xff0c;开发了一套专用于水下环境的高效鱼类识别系统。系统针对单一鱼类类别进行优化#xff0c;采用1463张精心标注的水下图像数据集#xff08;训练集1170张、验证集146张、测试集147张#xff09;进行模型训练。通…一、项目介绍摘要本项目基于YOLOv8深度学习框架开发了一套专用于水下环境的高效鱼类识别系统。系统针对单一鱼类类别进行优化采用1463张精心标注的水下图像数据集训练集1170张、验证集146张、测试集147张进行模型训练。通过特殊的数据增强技术和水下图像复原算法系统能够克服水下环境特有的光线衰减、散射干扰和低对比度等挑战实现高精度的鱼类目标检测。该系统具备以下核心特点水下环境适应性专门优化了在蓝绿光主导、低能见度条件下的检测性能实时处理能力在嵌入式设备上可实现15-20FPS的处理速度满足实时监测需求多场景适用性适用于珊瑚礁、深海、养殖场等不同水下环境轻量化设计通过模型剪枝和量化技术可部署于水下机器人、智能浮标等边缘设备项目意义1. 技术创新价值1水下视觉增强技术开发了结合物理模型和深度学习的水下图像增强模块有效解决了颜色失真和模糊问题。2小样本学习策略针对水下数据采集困难的特点采用迁移学习和生成对抗网络GAN技术在有限数据条件下实现了优异的泛化性能。3动态目标捕捉优化了YOLOv8算法对快速游动鱼类的检测能力通过运动模糊补偿和时序信息融合。2. 实际应用价值海洋生态研究生物多样性监测自动统计鱼类种群数量和分布生态评估量化评估珊瑚礁健康状况和鱼类群落变化迁徙研究追踪特定鱼类的活动规律和迁徙路线水产养殖管理智能投喂根据鱼群密度和分布自动调节投喂量健康监测早期发现异常行为或疾病迹象产量预估实时统计养殖鱼类数量和生长状况渔业资源保护禁渔区监控自动检测非法捕捞活动资源评估为渔业管理提供科学数据支持濒危物种保护特定鱼类的自动识别与追踪水下机器人应用自主导航避障识别鱼群分布辅助路径规划科学考察自动记录和分类观测到的海洋生物海底管道巡检区分鱼类和其他海洋生物3. 社会效益1海洋保护为海洋生态系统监测提供高效工具助力生物多样性保护。2渔业可持续发展通过科学数据支持促进渔业资源的合理利用。3食品安全提升水产养殖的智能化水平保障水产品质量安全。4科研创新为海洋生物学研究提供新的技术手段加速科学发现。5公众教育可用于水族馆、海洋博物馆的互动展示提升公众海洋保护意识。4. 技术实现亮点1水下图像预处理流水线颜色校正模块补偿不同水深的光谱吸收去散射算法提高图像清晰度对比度增强优化目标边缘特征2专用模型架构引入水下特征增强卷积层UW-Conv设计多尺度注意力机制捕捉不同大小鱼类优化锚框参数适应鱼类典型形态3数据增强策略模拟不同水质条件浑浊度、浮游生物浓度生成多种光照角度的人工图像鱼类姿态和群聚模式的多样性增强5. 未来发展展望1多物种扩展从单一鱼类检测扩展到多物种识别建立完整的水下生物图谱。2三维感知结合立体视觉或激光雷达实现鱼群三维分布重建。3行为分析开发鱼类行为识别算法用于生态研究和养殖管理。4全球协作构建开放的水下生物数据库和识别模型库促进全球海洋研究合作。5边缘智能进一步优化模型效率实现完全自主的水下长期监测系统。结论本YOLOv8水下鱼类识别系统通过针对水下环境的专门优化实现了在复杂海洋条件下的可靠鱼类检测。系统不仅填补了水下生物自动监测的技术空白更为海洋科研、生态保护和渔业发展提供了创新的解决方案。随着技术的持续完善和应用场景的拓展该系统有望成为海洋观测网络的重要组成部分为人类认识海洋、保护海洋提供强有力的技术支撑。项目的成功实施也展示了计算机视觉技术在特殊环境下的应用潜力为类似场景下的目标检测任务提供了宝贵经验。基于深度学习的水下鱼类识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的水下鱼类识别检测系统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✅图片检测可对单张图片进行检测返回检测框及类别信息。✅批量图片检测支持文件夹输入一次性检测多张图片生成批量检测结果。✅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、数据集介绍数据集内容:类别数量 (nc): 1 类类别名称: [fish]数据总量: 1463 张图像训练集: 1170 张图像验证集: 146 张图像测试集: 147 张图像数据集来源:数据集通过多种途径收集包括公开数据集如 Fish4Knowledge、水下摄像机拍摄以及实际渔业资源监测图像。为确保数据的多样性和泛化能力数据集中包含了不同种类、尺寸、颜色的鱼类图像同时涵盖了多种水下环境和光照条件。数据标注:每张图像中的鱼类均使用边界框 (Bounding Box) 进行标注标注格式为 YOLO 格式 (class_id, x_center, y_center, width, height)。标注工具: LabelImg 或 CVAT。标注文件: 每个图像对应一个.txt文件存储标注信息。数据集特点:多样性: 数据集中包含不同种类、尺寸、颜色的鱼类图像涵盖了多种水下环境如珊瑚礁、深海、浅海等。挑战性: 部分图像包含复杂背景、光照变化、遮挡等干扰因素以提高模型的鲁棒性。平衡性: 训练集、验证集和测试集的比例合理确保模型在训练、验证和测试过程中能够充分学习并泛化。数据增强:为提高模型的泛化能力训练过程中采用了多种数据增强技术包括随机裁剪 (Random Crop)随机旋转 (Random Rotation)颜色抖动 (Color Jitter)高斯噪声 (Gaussian Noise)水平翻转 (Horizontal Flip)模拟光照变化 (Lighting Variation)数据集配置文件data.yamltrain: .\datasets\images\train val: .\datasets\images\val test: .\datasets\images\test # Classes names: [fish]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 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# -*- coding: utf-8 -*- import os import sys import time import cv2 import numpy as np from PIL import ImageFont from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer, QThread, pyqtSignal, QCoreApplication from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QMessageBox, QWidget, QHeaderView, QTableWidgetItem, QAbstractItemView) from ultralytics import YOLO # 自定义模块导入 sys.path.append(UIProgram) from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow from UIProgram.QssLoader import QSSLoader from UIProgram.precess_bar import ProgressBar import detect_tools as tools import Config class DetectionApp(QMainWindow): def __init__(self, parentNone): super().__init__(parent) self.ui Ui_MainWindow() self.ui.setupUi(self) # 初始化应用 self._setup_ui() self._connect_signals() self._load_stylesheet() # 模型和资源初始化 self._init_detection_resources() def _setup_ui(self): 初始化UI界面设置 self.display_width 700 self.display_height 500 self.source_path None self.camera_active False self.video_capture None # 配置表格控件 table self.ui.tableWidget table.verticalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Fixed) table.verticalHeader().setDefaultSectionSize(40) table.setColumnWidth(0, 80) # ID列 table.setColumnWidth(1, 200) # 路径列 table.setColumnWidth(2, 150) # 类别列 table.setColumnWidth(3, 90) # 置信度列 table.setColumnWidth(4, 230) # 位置列 table.setSelectionBehavior(QAbstractItemView.SelectRows) table.verticalHeader().setVisible(False) table.setAlternatingRowColors(True) def _connect_signals(self): 连接按钮信号与槽函数 self.ui.PicBtn.clicked.connect(self._handle_image_input) self.ui.comboBox.activated.connect(self._update_selection) self.ui.VideoBtn.clicked.connect(self._handle_video_input) self.ui.CapBtn.clicked.connect(self._toggle_camera) self.ui.SaveBtn.clicked.connect(self._save_results) self.ui.ExitBtn.clicked.connect(QCoreApplication.quit) self.ui.FilesBtn.clicked.connect(self._process_image_batch) def _load_stylesheet(self): 加载CSS样式表 style_file UIProgram/style.css qss QSSLoader.read_qss_file(style_file) self.setStyleSheet(qss) def _init_detection_resources(self): 初始化检测相关资源 # 加载YOLOv8模型 self.detector YOLO(runs/detect/exp/weights/best.pt, taskdetect) self.detector(np.zeros((48, 48, 3))) # 预热模型 # 初始化字体和颜色 self.detection_font ImageFont.truetype(Font/platech.ttf, 25, 0) self.color_palette tools.Colors() # 初始化定时器 self.frame_timer QTimer() self.save_timer QTimer() def _handle_image_input(self): 处理单张图片输入 self._stop_video_capture() file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, ./, 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png)) if not file_path: return self._process_single_image(file_path) def _process_single_image(self, image_path): 处理并显示单张图片的检测结果 self.source_path image_path self.ui.comboBox.setEnabled(True) # 读取并检测图片 start_time time.time() detection_results self.detector(image_path)[0] processing_time time.time() - start_time # 解析检测结果 boxes detection_results.boxes.xyxy.tolist() self.detection_boxes [list(map(int, box)) for box in boxes] self.detection_classes detection_results.boxes.cls.int().tolist() confidences detection_results.boxes.conf.tolist() self.confidence_scores [f{score * 100:.2f}% for score in confidences] # 更新UI显示 self._update_detection_display(detection_results, processing_time) self._update_object_selection() self._show_detection_details() self._display_results_table(image_path) def _update_detection_display(self, results, process_time): 更新检测结果显示 # 显示处理时间 self.ui.time_lb.setText(f{process_time:.3f} s) # 获取带标注的图像 annotated_img results.plot() self.current_result annotated_img # 调整并显示图像 width, height self._calculate_display_size(annotated_img) resized_img cv2.resize(annotated_img, (width, height)) qimage tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img) self.ui.label_show.setPixmap(qimage) self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.ui.PiclineEdit.setText(self.source_path) # 更新检测数量 self.ui.label_nums.setText(str(len(self.detection_classes))) def _calculate_display_size(self, image): 计算适合显示的图像尺寸 img_height, img_width image.shape[:2] aspect_ratio img_width / img_height if aspect_ratio self.display_width / self.display_height: width self.display_width height int(width / aspect_ratio) else: height self.display_height width int(height * aspect_ratio) return width, height def _update_object_selection(self): 更新目标选择下拉框 options [全部] target_labels [ f{Config.names[cls_id]}_{idx} for idx, cls_id in enumerate(self.detection_classes) ] options.extend(target_labels) self.ui.comboBox.clear() self.ui.comboBox.addItems(options) def _show_detection_details(self, index0): 显示检测目标的详细信息 if not self.detection_boxes: self._clear_detection_details() return box self.detection_boxes[index] self.ui.type_lb.setText(Config.CH_names[self.detection_classes[index]]) self.ui.label_conf.setText(self.confidence_scores[index]) self.ui.label_xmin.setText(str(box[0])) self.ui.label_ymin.setText(str(box[1])) self.ui.label_xmax.setText(str(box[2])) self.ui.label_ymax.setText(str(box[3])) def _clear_detection_details(self): 清空检测详情显示 self.ui.type_lb.setText() self.ui.label_conf.setText() self.ui.label_xmin.setText() self.ui.label_ymin.setText() self.ui.label_xmax.setText() self.ui.label_ymax.setText() def _display_results_table(self, source_path): 在表格中显示检测结果 table self.ui.tableWidget table.setRowCount(0) table.clearContents() for idx, (box, cls_id, conf) in enumerate(zip( self.detection_boxes, self.detection_classes, self.confidence_scores)): row table.rowCount() table.insertRow(row) # 添加表格项 items [ QTableWidgetItem(str(row 1)), # ID QTableWidgetItem(source_path), # 路径 QTableWidgetItem(Config.CH_names[cls_id]), # 类别 QTableWidgetItem(conf), # 置信度 QTableWidgetItem(str(box)) # 位置坐标 ] # 设置文本居中 for item in [items[0], items[2], items[3]]: item.setTextAlignment(Qt.AlignCenter) # 添加到表格 for col, item in enumerate(items): table.setItem(row, col, item) table.scrollToBottom() def _process_image_batch(self): 批量处理图片 self._stop_video_capture() folder QFileDialog.getExistingDirectory(self, 选择图片文件夹, ./) if not folder: return self.source_path folder valid_extensions {jpg, png, jpeg, bmp} for filename in os.listdir(folder): filepath os.path.join(folder, filename) if (os.path.isfile(filepath) and filename.split(.)[-1].lower() in valid_extensions): self._process_single_image(filepath) QApplication.processEvents() # 保持UI响应 def _update_selection(self): 更新用户选择的检测目标显示 selection self.ui.comboBox.currentText() if selection 全部: boxes self.detection_boxes display_img self.current_result self._show_detection_details(0) else: idx int(selection.split(_)[-1]) boxes [self.detection_boxes[idx]] display_img self.detector(self.source_path)[0][idx].plot() self._show_detection_details(idx) # 更新显示 width, height self._calculate_display_size(display_img) resized_img cv2.resize(display_img, (width, height)) qimage tools.cvimg_to_qpiximg(resized_img) self.ui.label_show.clear() self.ui.label_show.setPixmap(qimage) self.ui.label_show.setAlignment(Qt.AlignCenter) def _handle_video_input(self): 处理视频输入 if self.camera_active: self._toggle_camera() video_path self._get_video_path() if not video_path: return self._start_video_processing(video_path) self.ui.comboBox.setEnabled(False) def _get_video_path(self): 获取视频文件路径 path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, ./, 视频文件 (*.avi *.mp4)) if path: self.source_path path self.ui.VideolineEdit.setText(path) return path return None def _start_video_processing(self, video_path): 开始处理视频流 self.video_capture cv2.VideoCapture(video_path) self.frame_timer.start(1) self.frame_timer.timeout.connect(self._process_video_frame) def _stop_video_capture(self): 停止视频捕获 if self.video_capture: self.video_capture.release() self.frame_timer.stop() self.camera_active False self.ui.CaplineEdit.setText(摄像头未开启) self.video_capture None def _process_video_frame(self): 处理视频帧 ret, frame self.video_capture.read() if not ret: self._stop_video_capture() return # 执行目标检测 start_time time.time() results self.detector(frame)[0] processing_time time.time() - start_time # 解析结果 self.detection_boxes results.boxes.xyxy.int().tolist() self.detection_classes results.boxes.cls.int().tolist() self.confidence_scores [f{conf * 100:.2f}% for conf in results.boxes.conf.tolist()] # 更新显示 self._update_detection_display(results, processing_time) self._update_object_selection() self._show_detection_details() self._display_results_table(self.source_path) def _toggle_camera(self): 切换摄像头状态 self.camera_active not self.camera_active if self.camera_active: self.ui.CaplineEdit.setText(摄像头开启) self.video_capture cv2.VideoCapture(0) self._start_video_processing(0) self.ui.comboBox.setEnabled(False) else: self.ui.CaplineEdit.setText(摄像头未开启) self.ui.label_show.clear() self._stop_video_capture() def _save_results(self): 保存检测结果 if not self.video_capture and not self.source_path: QMessageBox.information(self, 提示, 没有可保存的内容请先打开图片或视频) return if self.camera_active: QMessageBox.information(self, 提示, 无法保存摄像头实时视频) return if self.video_capture: self._save_video_result() else: self._save_image_result() def _save_video_result(self): 保存视频检测结果 confirm QMessageBox.question( self, 确认, 保存视频可能需要较长时间确定继续吗, QMessageBox.Yes | QMessageBox.No) if confirm QMessageBox.No: return self._stop_video_capture() saver VideoSaverThread( self.source_path, self.detector, self.ui.comboBox.currentText()) saver.start() saver.update_ui_signal.connect(self._update_progress) def _save_image_result(self): 保存图片检测结果 if os.path.isfile(self.source_path): # 处理单张图片 filename os.path.basename(self.source_path) name, ext filename.rsplit(., 1) save_name f{name}_detect_result.{ext} save_path os.path.join(Config.save_path, save_name) cv2.imwrite(save_path, self.current_result) QMessageBox.information( self, 完成, f图片已保存至: {save_path}) else: # 处理文件夹中的图片 valid_exts {jpg, png, jpeg, bmp} for filename in os.listdir(self.source_path): if filename.split(.)[-1].lower() in valid_exts: filepath os.path.join(self.source_path, filename) name, ext filename.rsplit(., 1) save_name f{name}_detect_result.{ext} save_path os.path.join(Config.save_path, save_name) results self.detector(filepath)[0] cv2.imwrite(save_path, results.plot()) QMessageBox.information( self, 完成, f所有图片已保存至: {Config.save_path}) def _update_progress(self, current, total): 更新保存进度 if current 1: self.progress_dialog ProgressBar(self) self.progress_dialog.show() if current total: self.progress_dialog.close() QMessageBox.information( self, 完成, f视频已保存至: {Config.save_path}) return if not self.progress_dialog.isVisible(): return percent int(current / total * 100) self.progress_dialog.setValue(current, total, percent) QApplication.processEvents() class VideoSaverThread(QThread): 视频保存线程 update_ui_signal pyqtSignal(int, int) def __init__(self, video_path, model, selection): super().__init__() self.video_path video_path self.detector model self.selection selection self.active True self.colors tools.Colors() def run(self): 执行视频保存 cap cv2.VideoCapture(self.video_path) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*XVID) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) size ( int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) filename os.path.basename(self.video_path) name, _ filename.split(.) save_path os.path.join( Config.save_path, f{name}_detect_result.avi) writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, size) total_frames int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) current_frame 0 while cap.isOpened() and self.active: current_frame 1 ret, frame cap.read() if not ret: break # 执行检测 results self.detector(frame)[0] frame results.plot() writer.write(frame) self.update_ui_signal.emit(current_frame, total_frames) # 释放资源 cap.release() writer.release() def stop(self): 停止保存过程 self.active False if __name__ __main__: app QApplication(sys.argv) window DetectionApp() window.show() sys.exit(app.exec_())七、项目演示与介绍视频基于深度学习的水下鱼类识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习的水下鱼类识别检测系统YOLOv8YOLO数据集UI界面Python项目源码模型