博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅点击查看作者主页，了解更多项目！
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅
1、毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈：
python语言、YoloV8V5深度学习算法、pyqt界面、注册登录、训练集测试集
数据集包含1926张图像，其中1284张用于训练、321张用于验证，以及321张用于测试。
识别动物（6种）：
鸟、猫、牛、狗子、马、羊
支持：上传图片、摄像头、上传视频等等
2、项目界面
（1）首页界面
（2）检测识别
（3）检测识别
（4）检测识别
（5）检测识别
（6）检测识别
（7）检测识别
（8）注册登录
3、项目说明
该项目是一款专注于动物目标检测的深度学习应用，以Python 语言为开发基础，核心技术栈融合YoloV8 与 YoloV5 双深度学习算法，搭配 PyQt 框架打造可视化操作界面，同时集成用户注册登录、训练集与测试集管理功能，形成针对性强、功能完备的动物检测解决方案。
项目在数据支撑上具备扎实基础，数据集共包含 1926 张图像，采用科学的划分比例：1284 张用于模型训练、321 张用于验证优化、321 张用于测试评估，确保模型检测精度与稳定性。检测范围聚焦 6 类常见动物，可精准识别鸟、猫、牛、狗、马、羊，满足特定场景下的动物监测需求。
功能实现上，系统覆盖多维度检测场景：支持图片上传识别，能清晰标注单 / 多动物目标；可调用摄像头进行实时动态检测，也能导入视频文件进行逐帧分析，适配不同使用场景。此外，用户权限管理模块通过注册登录保障数据安全，个人中心可便捷管理检测记录与模型参数，兼顾技术专业性与操作便捷性，可广泛应用于畜牧养殖监控、野生动物观测、宠物识别等领域，实用价值与拓展性突出。
4、核心代码
# -*- coding: utf-8 -*-importcv2# 导入OpenCV库，用于处理图像和视频importtorchfromQtFusion.modelsimportDetector,HeatmapGenerator# 从QtFusion库中导入Detector抽象基类fromdatasets.Animals.label_nameimportChinese_name# 从datasets库中导入Chinese_name字典，用于获取类别的中文名称fromultralyticsimportYOLO# 从ultralytics库中导入YOLO类，用于加载YOLO模型fromultralytics.utils.torch_utilsimportselect_device# 从ultralytics库中导入select_device函数，用于选择设备device="cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"ini_params={'device':device,# 设备类型，这里设置为CPU'conf':0.25,# 物体置信度阈值'iou':0.5,# 用于非极大值抑制的IOU阈值'classes':None,# 类别过滤器，这里设置为None表示不过滤任何类别'verbose':False}defcount_classes(det_info,class_names):""" Count the number of each class in the detection info. :param det_info: List of detection info, each item is a list like [class_name, bbox, conf, class_id] :param class_names: List of all possible class names :return: A list with counts of each class """count_dict={name:0fornameinclass_names}# 创建一个字典，用于存储每个类别的数量forinfoindet_info:# 遍历检测信息class_name=info['class_name']# 获取类别名称ifclass_nameincount_dict:# 如果类别名称在字典中count_dict[class_name]+=1# 将该类别的数量加1# Convert the dictionary to a list in the same order as class_namescount_list=[count_dict[name]fornameinclass_names]# 将字典转换为列表，列表的顺序与class_names相同returncount_list# 返回列表classYOLOv8v5Detector(Detector):# 定义YOLOv8Detector类，继承自Detector类def__init__(self,params=None):# 定义构造函数super().__init__(params)# 调用父类的构造函数self.model=Noneself.img=None# 初始化图像为Noneself.names=list(Chinese_name.values())# 获取所有类别的中文名称self.params=paramsifparamselseini_params# 如果提供了参数则使用提供的参数，否则使用默认参数# 创建heatmapself.heatmap=HeatmapGenerator(heatmap_intensity=0.4,hist_eq_threshold=200)defload_model(self,model_path):# 定义加载模型的方法self.device=select_device(self.params['device'])# 选择设备self.model=YOLO(model_path,)layer=list(self.model.model.children())[0][-3]self.heatmap.register_hook(reg_layer=layer)names_dict=self.model.names# 获取类别名称字典self.names=[Chinese_name[v]ifvinChinese_nameelsevforvinnames_dict.values()]# 将类别名称转换为中文self.model(torch.zeros(1,3,*[self.imgsz]*2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))# 预热self.model(torch.rand(1,3,*[self.imgsz]*2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))# 预热defpreprocess(self,img):# 定义预处理方法self.img=img# 保存原始图像returnimg# 返回处理后的图像defpredict(self,img):# 定义预测方法results=self.model(img,**ini_params)img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)superimposed_img=self.heatmap.get_heatmap(img)returnresults,superimposed_imgdefpostprocess(self,pred):# 定义后处理方法results=[]# 初始化结果列表forresinpred[0].boxes:forboxinres:# 提前计算并转换数据类型class_id=int(box.cls.cpu())bbox=box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()bbox=[int(coord)forcoordinbbox]# 转换边界框坐标为整数result={"class_name":self.names[class_id],# 类别名称"bbox":bbox,# 边界框"score":box.conf.cpu().squeeze().item(),# 置信度"class_id":class_id,# 类别ID}results.append(result)# 将结果添加到列表returnresults# 返回结果列表defset_param(self,params):self.params.update(params)5、项目获取
（绿色聊天软件）yuanmazhiwu 或 biyesheji0005🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅
感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻
