齐齐哈尔市建设局网站兰州seo

齐齐哈尔市建设局网站,兰州seo,企业网站建设教学,南京外贸网站建设系统博主介绍#xff1a;✌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#xff0c;选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ #x1f345;想要获取完整文章或者源码#xff0c;或者代做#xff0c;拉到文章底部即可与…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devicecuda:0iftorch.cuda.is_available()elsecpuini_params{device:device,# 设备类型这里设置为CPUconf: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_nameinfo[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,paramsNone):# 定义构造函数super().__init__(params)# 调用父类的构造函数self.modelNoneself.imgNone# 初始化图像为Noneself.nameslist(Chinese_name.values())# 获取所有类别的中文名称self.paramsparamsifparamselseini_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.heatmapHeatmapGenerator(heatmap_intensity0.4,hist_eq_threshold200)defload_model(self,model_path):# 定义加载模型的方法self.deviceselect_device(self.params[device])# 选择设备self.modelYOLO(model_path,)layerlist(self.model.model.children())[0][-3]self.heatmap.register_hook(reg_layerlayer)names_dictself.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.imgimg# 保存原始图像returnimg# 返回处理后的图像defpredict(self,img):# 定义预测方法resultsself.model(img,**ini_params)imgcv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)superimposed_imgself.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_idint(box.cls.cpu())bboxbox.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