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基于YOLO模型的鸟类识别系统

news 2025/6/27 3:56:21

鸟类识别在生物研究和保护中具有重要意义。本文将详细介绍如何使用YOLO（You Only Look Once）模型构建一个鸟类识别系统，包括UI界面、YOLOv8/v7/v6/v5代码以及训练数据集。

2. 环境配置

2.1 安装Python和相关库

2.2 安装YOLO模型库

3. 数据集准备

3.1 数据收集

3.2 数据标注

3.3 数据集划分

4. 模型训练

4.1 配置文件修改

4.2 训练模型

5. 模型部署

5.1 使用Flask搭建Web服务

5.2 创建UI界面

6. 项目声明

鸟类识别系统基于YOLO模型，通过训练后的模型对图像中的鸟类进行检测和识别。系统包括以下主要功能：

图像上传与展示
鸟类识别与标注
识别结果展示

2. 环境配置

2.1 安装Python和相关库

首先，确保安装了Python 3.7及以上版本，并安装以下必要的库：

pip install numpy pandas opencv-python pillow
pip install torch torchvision
pip install flask

2.2 安装YOLO模型库

下载并安装YOLO模型库，我们以YOLOv5为例：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

3. 数据集准备

3.1 数据收集

收集包含各种鸟类的图像数据，可以使用公开数据集，如Kaggle上的鸟类数据集。

3.2 数据标注

使用LabelImg等工具对鸟类图像进行标注，生成YOLO格式的标签文件。

3.3 数据集划分

将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保每个类别的数据分布均匀。

4. 模型训练

4.1 配置文件修改

在yolov5目录下创建一个新的配置文件birds.yaml，内容如下：

train: /path/to/train/images
val: /path/to/val/imagesnc: 10  # 鸟类类别数
names: ['sparrow', 'eagle', 'parrot', 'pigeon', 'owl', 'crow', 'peacock', 'woodpecker', 'flamingo', 'penguin']

4.2 训练模型

运行以下命令开始训练模型：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data birds.yaml --weights yolov5s.pt

训练完成后，模型会保存为best.pt文件。

5. 模型部署

5.1 使用Flask搭建Web服务

在项目根目录下创建一个新的文件夹webapp，并在其中创建app.py：

from flask import Flask, request, render_template
import torch
from PIL import Imageapp = Flask(__name__)
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')@app.route('/')
def index():return render_template('index.html')@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():img = Image.open(request.files['file'].stream)results = model(img)return results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records")if __name__ == '__main__':app.run()

5.2 创建UI界面

在webapp文件夹中创建templates文件夹，并在其中创建index.html：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>鸟类识别系统</title>
</head>
<body><h1>鸟类识别系统</h1><form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data"><input type="file" name="file"><button type="submit">上传并识别</button></form><div id="result"></div><script>const form = document.querySelector('form');form.addEventListener('submit', async (e) => {e.preventDefault();const formData = new FormData(form);const response = await fetch('/predict', {method: 'POST',body: formData});const result = await response.json();document.getElementById('result').innerText = JSON.stringify(result, null, 2);});</script>
</body>
</html>