基于YOLOv5和OpenCV的人员溺水检测系统Python代码包（含模型、PyQt5界面、评估曲线及使用指南）.zip

简介：
本资源提供一个集成了YOLOv5深度学习模型与OpenCV库的人员溺水检测系统，附带PyQt5图形用户界面和性能评估工具。包含详细的使用说明，便于开发者快速上手集成或研究。 基于YOLOv5+OpenCV实现人员溺水检测系统的Python源码（包括模型、PyQt5界面及评估指标曲线） 【使用教程】 一、环境配置 1. 建议下载Anaconda和PyCharm，在Anaconda中创建并配置好虚拟环境，然后导入到PyCharm中运行项目。关于安装与设置的详细步骤可以参考网上相关博客。 2. 在Anaconda环境中通过命令行执行`pip install -r requirements.txt`来安装所需的软件包。如果需要加快下载速度，可以在上述命令前先将Python源更换为清华镜像站等国内镜像站点。 3. 安装完成后，在PyCharm中打开该项目并确保已正确配置了虚拟环境。 二、数据集准备与模型训练 1. 准备YOLO格式的目标检测数据集。如果不清楚具体的数据格式要求，可以参考博主发布的相关文章来了解如何创建和使用此类数据集。 2. 修改代码中的yaml文件（如`banana_ripe.yaml`），根据自己的需求调整训练、验证等路径及类别信息。 3. 在脚本中修改必要的参数开始模型的训练过程： - `--weights`: 指定预训练权重，例如使用yolov9-s.pt。 - `--cfg`: 配置文件位置（如`models/detect/yolov9-c.yaml`）。 - `--data`: 数据集配置路径。 - 其他参数包括学习率超参、epoch数等也需根据实际情况进行设置。 4. 训练完成后，模型及其训练日志将保存在特定文件夹中，以便后续测试使用。 三、系统测试 1. 修改`detect_dual.py`脚本中的相关配置选项： - `--weights`: 指定之前训练得到的权重文件路径。 - `--source`: 测试图像或视频的位置。 - 根据需要调整置信度和IOU阈值。 2. 在PyCharm中运行该检测脚本，测试结果将被保存在指定目录下。