基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标识别、深度学习实战

简介: 基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标识别、深度学习实战

前言

蝴蝶智能识别系统的创建是生物多样性监测和保护领域的一大进步。基于YOLOv8算法的这一系统,能够识别多达100种蝴蝶,这对于生态学研究、环境监测、自然保育和科普教育都具有极大的价值。蝴蝶作为环境变迁的指示物种之一,对其进行监测有助于了解生态系统的健康状况。该系统提高了识别的精确度和效率,使得非专业人士也能轻松识别和了解蝴蝶种类。

蝴蝶智能识别系统的应用场景包括:

生态研究:科研人员可以在野外调查或室内实验中使用本系统,快速准确地识别野生蝴蝶种类,有效地支撑生态和环境研究。

环境监测:环保人员利用该系统对蝴蝶种群进行监控,分析环境质量变化对生物多样性的影响。

自然保护区管理:保护区工作人员可以利用此系统监测蝴蝶种群的变化,用于科学管理和保护工作。

教育与普及:教育工作者和自然博物馆可以利用此系统为公众提供互动学习的工具,提高公众对自然和生物多样性的认识与保护意识。

生物多样性数据库建设:通过智能识别系统收集的数据能丰富生物多样性数据库,为未来的研究提供参考。

生态旅游:生态旅游从业者和游客使用该系统了解所在地区蝴蝶种类,提高生态旅游的体验质量和教育价值。

总结来说,蝴蝶智能识别系统的开发为环境和生态研究提供了一个有效的技术工具,为生物多样性保护和相关科普教育开拓了新的途径。此系统的推广使用有助于促进自然环境保护意识的提升,并在全球范围内推动可持续发展目标的实现。它是自然科学与人工智能技术结合的一个典范,允许普通人更容易地接触和理解自然界的奇妙。

博主通过搜集不同蝴蝶的相关数据图片并整理,根据YOLOv8的深度学习技术训练识别模型,并基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的100种蝴蝶智能识别系统,可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测

软件初始界面如下图所示:

检测结果界面如下:

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行100种不同蝴蝶的类型识别;
2. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测
3. 界面可实时显示识别结果置信度用时等信息;

(1)图片检测演示

单个图片检测操作如下:

点击打开图片按钮,选择需要检测的图片,就会显示检测结果。操作演示如下:

批量图片检测操作如下:

点击打开文件夹按钮,选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】,可进行批量图片检测,表格中会有所有图片的检测结果信息,点击表格中的指定行,会显示指定行图片的检测结果双击路径单元格,会看到图片的完整路径。操作演示如下:

(2)视频检测演示

点击打开视频按钮,打开选择需要检测的视频,就会自动显示检测结果。

(3)摄像头检测演示

点击打开摄像头按钮,可以打开摄像头,可以实时进行检测,再次点击摄像头按钮,可关闭摄像头。

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的检测与识别技术,它基于先前YOLO版本在目标检测与识别任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行

其主要网络结构如下:

2. 数据集准备与训练

本文使用的蝴蝶数据集共包含13094张图片,分为100个蝴蝶类别。部分数据集及类别信息如下:

图片数据集的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将分类的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。

3.模型训练

数据准备完成后,通过调用train.py文件进行模型训练,epochs参数用于调整训练的轮数,batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整,最小为1】,代码如下:

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")
if __name__ == '__main__':
    model.train(data='datasets/Data', epochs=300, batch=4)
    # results = model.val()

4. 训练结果评估

在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示:

本文训练结果如下:

通过accuracy_top1图片准确率曲线图我们可以发现,该模型的最高准确率约为0.96,结果还是很不错的。

5. 利用模型进行推理

模型训练完成后,我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件,在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。

图片检测代码如下:

#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2
# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/005.jpg"
# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')
# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后,会将执行的结果直接标注在图片上,结果如下:

以上便是关于此款蝴蝶智能识别系统的原理与代码介绍。基于此模型,博主用pythonPyqt5开发了一个带界面的软件系统,即文中第二部分的演示内容,能够很好的支持图片、批量图片、视频及摄像头进行检测

目录
打赏
0
0
0
0
113
分享
相关文章
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(Neural ODEs)是深度学习领域的创新模型,将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。本文基于Torchdyn库介绍Neural ODE的实现与训练方法,涵盖数据集构建、模型构建、基于PyTorch Lightning的训练及实验结果可视化等内容。Torchdyn支持多种数值求解算法和高级特性,适用于生成模型、时间序列分析等领域。
150 77
PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
蘑菇识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了9种常见的蘑菇种类数据集【"香菇(Agaricus)", "毒鹅膏菌(Amanita)", "牛肝菌(Boletus)", "网状菌(Cortinarius)", "毒镰孢(Entoloma)", "湿孢菌(Hygrocybe)", "乳菇(Lactarius)", "红菇(Russula)", "松茸(Suillus)"】 再使用通过搭建的算法模型对数据集进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后保存为为本地h5格式文件。最后使用Django框架搭建了一个Web网页平台可视化操作界面,
33 11
基于Python深度学习的【蘑菇识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
基于yolov4深度学习网络的排队人数统计系统matlab仿真,带GUI界面
本项目基于YOLOv4深度学习网络,利用MATLAB 2022a实现排队人数统计的算法仿真。通过先进的计算机视觉技术,系统能自动、准确地检测和统计监控画面中的人数,适用于银行、车站等场景,优化资源分配和服务管理。核心程序包含多个回调函数,用于处理用户输入及界面交互,确保系统的高效运行。仿真结果无水印,操作步骤详见配套视频。
52 18
基于Python深度学习果蔬识别系统实现
本项目基于Python和TensorFlow,使用ResNet卷积神经网络模型,对12种常见果蔬(如土豆、苹果等)的图像数据集进行训练,构建了一个高精度的果蔬识别系统。系统通过Django框架搭建Web端可视化界面,用户可上传图片并自动识别果蔬种类。该项目旨在提高农业生产效率,广泛应用于食品安全、智能农业等领域。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类任务中表现出色,为实现高效的自动化果蔬识别提供了技术支持。
基于Python深度学习果蔬识别系统实现
探索Python编程:从基础到高级
在这篇文章中,我们将一起深入探索Python编程的世界。无论你是初学者还是有经验的程序员,都可以从中获得新的知识和技能。我们将从Python的基础语法开始,然后逐步过渡到更复杂的主题,如面向对象编程、异常处理和模块使用。最后,我们将通过一些实际的代码示例,来展示如何应用这些知识解决实际问题。让我们一起开启Python编程的旅程吧!
Python编程入门:从零基础到实战应用
本文是一篇面向初学者的Python编程教程,旨在帮助读者从零开始学习Python编程语言。文章首先介绍了Python的基本概念和特点,然后通过一个简单的例子展示了如何编写Python代码。接下来,文章详细介绍了Python的数据类型、变量、运算符、控制结构、函数等基本语法知识。最后,文章通过一个实战项目——制作一个简单的计算器程序,帮助读者巩固所学知识并提高编程技能。
[oeasy]python053_学编程为什么从hello_world_开始
视频介绍了“Hello World”程序的由来及其在编程中的重要性。从贝尔实验室诞生的Unix系统和C语言说起,讲述了“Hello World”作为经典示例的起源和流传过程。文章还探讨了C语言对其他编程语言的影响,以及它在系统编程中的地位。最后总结了“Hello World”、print、小括号和双引号等编程概念的来源。
126 80
|
18天前
|
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
55 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python编程数据结构的深入理解
深入理解 Python 中的数据结构是提高编程能力的重要途径。通过合理选择和使用数据结构,可以提高程序的效率和质量
171 59
|
2月前
|
[oeasy]python055_python编程_容易出现的问题_函数名的重新赋值_print_int
本文介绍了Python编程中容易出现的问题,特别是函数名、类名和模块名的重新赋值。通过具体示例展示了将内建函数(如`print`、`int`、`max`)或模块名(如`os`)重新赋值为其他类型后,会导致原有功能失效。例如,将`print`赋值为整数后,无法再用其输出内容;将`int`赋值为整数后,无法再进行类型转换。重新赋值后,这些名称失去了原有的功能,可能导致程序错误。总结指出,已有的函数名、类名和模块名不适合覆盖赋新值,否则会失去原有功能。如果需要使用类似的变量名,建议采用其他命名方式以避免冲突。
50 14

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等