高性能鸟类目标检测与识别系统的构建及实现

简介：
本研究旨在开发一种高效的鸟类目标检测与识别系统，结合先进算法和深度学习技术，以提高在复杂环境中的检测精度与速度。 基于深度学习的鸟类目标检测识别系统能够用于日常生活中的鸟类目标检测与定位。此系统利用深度学习算法实现图片、视频及摄像头等方式的目标检测，并支持结果可视化以及图片或视频检测结果导出。 该系统采用YOLOv5模型训练数据集，使用Pyside6库搭建页面展示功能，同时兼容ONNX和PT等格式的权重模型输出。其主要功能包括：导入并初始化训练模型；调整置信度与IOU阈值；上传、检测及可视化图像或视频结果，并导出这些结果；通过摄像头进行实时目标检测，显示可视化结果；提供已检鸟类的位置信息列表以及前向推理时间。 此外，该系统还支持同时展示原始图片和带标记的识别图，或是未处理与已标注的结果视频。如果需要源码及数据集，请在评论中回复“鸟类目标检测识别系统”。