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张小明 2026/1/9 4:55:08
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随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的动物识别系统在野生动物保护、生态研究、农业监控和智能安防等领域展现出巨大潜力。本文将详细介绍一个完整的多种类动物识别系统，涵盖从YOLOv5到YOLOv10的多种YOLO算法实现、数据集构建、模型训练以及基于PyQt的交互式用户…摘要随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的动物识别系统在野生动物保护、生态研究、农业监控和智能安防等领域展现出巨大潜力。本文将详细介绍一个完整的多种类动物识别系统，涵盖从YOLOv5到YOLOv10的多种YOLO算法实现、数据集构建、模型训练以及基于PyQt的交互式用户界面开发。我们将通过完整的代码实现和详细的技术解析，展示如何构建一个高效、准确的动物识别系统。1. 引言1.1 研究背景动物识别是计算机视觉领域的重要研究方向，具有广泛的应用价值：野生动物保护：监测濒危物种，统计动物种群数量生态学研究：研究动物行为模式和迁徙规律农业管理：监测农场动物健康状况，防止野生动物入侵智能安防：检测危险动物，保障人类安全1.2 YOLO算法演进YOLO（You Only Look Once）系列算法因其出色的实时检测性能而备受关注：YOLOv5：平衡了精度与速度，易于部署YOLOv6：引入RepVGG结构，优化训练效率YOLOv7：提出扩展高效层聚合网络YOLOv8