如何制作并使用 基于深度学习Yolov5的鸟类识别检测系统

鸟类识别系统（附报告）

系统实现了多种鸟类种类检测识别在内的多项功能:包括通过选择鸟类图片、视频、摄像头对画面中鸟类别进行实时识别;可通过UI界面选择文件，切换标记识别目标，支持切换模型，支持用户登录注册界面;基于YOLOv5模型训练实现,提供训练数据集和训练代码，检测速度快、识别精度较高。
步骤一：数据收集和预处理
你需要一个包含大量鸟类图片的数据集。你可以自己拍摄或从公开数据集（如CUB-200-2011）中获取。数据集应该分为训练集、验证集和测试集。

步骤二：数据标注
使用工具（如LabelImg）手动标注数据集中的鸟类边界框和类别。

步骤三：模型训练
使用YOLOv5进行模型训练。首先，你需要安装YOLOv5库和依赖包。然后，修改YOLOv5的配置文件以适应你的数据集。

bash
深色版本
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
修改data.yaml文件以匹配你的数据集：

yaml
深色版本
train: ./images/train
val: ./images/val
test: ./images/test

nc: 10 # number of classes
names: [‘bird1’, ‘bird2’, …, ‘bird10’] # class names
然后，使用以下命令训练模型：

bash
深色版本
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data path/to/data.yaml --cfg yolov5s.yaml --name my_exp --cache
步骤四：模型部署
训练完成后，你可以导出模型并在新的图像上进行预测。

bash
深色版本
python detect.py --source path/to/image.jpg --weights weights/best.pt --conf 0.4 --save-txt
步骤五：用户界面设计
为了使系统更具交互性，你可以使用诸如Tkinter、Qt或Flask等库来创建一个简单的用户界面。以下是一个使用Tkinter的基础示例：

python
深色版本
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
import cv2
import numpy as np
import os

class BirdRecognizerApp:
def init(self):
self.root = tk.Tk()
self.root.title(“Bird Recognizer”)

self.image_label = tk.Label(self.root) self.image_label.pack(pady=10) self.browse_button = tk.Button(self.root, text="Browse Image", command=self.load_image) self.browse_button.pack(side=tk.LEFT, padx=10) self.recognize_button = tk.Button(self.root, text="Recognize", command=self.recognize_bird) self.recognize_button.pack(side=tk.RIGHT, padx=10) self.root.mainloop() def load_image(self): file_path = filedialog.askopenfilename() image = Image.open(file_path) self.photo = ImageTk.PhotoImage(image) self.image_label.config(image=self.photo) self.image_path = file_path def recognize_bird(self): # Load the model and perform detection here. pass

if name == “main”:
app = BirdRecognizerApp()
在这个例子中，我们创建了一个窗口，用户可以浏览并上传一张图片，然后点击“Recognize”按钮来识别鸟类。你需要填充recognize_bird函数的内容，使用训练好的YOLOv5模型进行预测。

本项目包含以下内容：

1.完整程序文件（.py等）
2.UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）
3.训练数据集和测试图片、视频文件（.jpeg、.mp4、.avi等）
4.训练和测试代码
5.项目演示视频以及项目使用说明视频（包含运行项目所需要的环境配置讲解）

功能：

3.视频识别
很多时候我们需要识别一段视频中的鸟的种类，这里设计了视频选择功能。点击视频按钮可选择待检测的视频，系统会自动解析视频逐帧识别鸟类，并将结果标记在画面中，

项目介绍：
鸟类监测识别具有较高复杂性，鸟类飞行路线不定、落点不定、时间不定，监测区域多样（森林、湿地、湖泊、草地等），部分鸟类习性、形体、颜色具有极高相似度，这些因素使得对鸟类监测识别技术的要求极高。传统的机器视觉算法难以实现准确快速识别鸟类的品种和位置，近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv5是单阶段目标检测算法YOLO的第五代，根据实验得出结论，其在速度与准确性能方面都有了明显提升，其论文可参考TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios

自动化的鸟类识别能够帮助人们更方便地了解地理区域内特定鸟类的数量和活动情况，目前网上鸟类检测和识别的应用较少，能够参考的例子不多，几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，并不方便选择图片、视频文件和实时检测。对此这里利用加州理工学院鸟类数据集（The Caltech-UCSD Birds-200-2011 Dataset）训练YOLOv5模型，并给出自行设计的UI界面，功能也可以满足图片、视频和摄像头的识别检测，切换模型、保存结果等。

相关知识

如何制作并使用 基于深度学习Yolov5的鸟类识别检测系统
基于yolov8、yolov5的鸟类检测系统（含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码）
基于深度学习的鸟类检测识别系统（含UI界面，Python代码）
【计算机科学】【2019.03】基于深度学习的动物识别
基于yolov8、yolov5的鸟类分类系统（含UI界面、训练好的模型、Python代码、数据集）
毕业设计：基于深度学习的遛狗牵绳检测系统 人工智能 python
基于深度学习的高精度狗狗检测识别系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）
【毕业设计】基于深度学习的水族馆生物识别 人工智能 深度学习 目标检测 Python
基于深度学习的鸟类检测识别系统
毕业设计：基于深度学习的宠物狗种类识别 人工智能 YOLO

网址: 如何制作并使用 基于深度学习Yolov5的鸟类识别检测系统 https://www.mcbbbk.com/newsview656822.html