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本文介绍了一个基于YOLO和PyQt5框架实现的多路智能目标检测系统。该系统不仅支持从本地文件、摄像头或网络流中加载视频源#xff0c;还能实时进行目标检测#xff0c;并记录检测结果。此外#xff0c;它还提供了模型切换和检测记录导出功能#xff0c;非常适合用于监…摘要
本文介绍了一个基于YOLO和PyQt5框架实现的多路智能目标检测系统。该系统不仅支持从本地文件、摄像头或网络流中加载视频源还能实时进行目标检测并记录检测结果。此外它还提供了模型切换和检测记录导出功能非常适合用于监控、安防等多个领域。系统概述
本项目利用了YOLO模型进行目标检测并通过PyQt5构建了一个用户友好的图形界面让用户能够轻松地添加视频源、调整检测参数、查看检测结果及日志信息。整个系统的设计注重灵活性和扩展性支持多路视频流的同时处理。
主要特性
多路视频流支持可同时处理最多8路不同的视频流。灵活的视频源选择支持本地文件、摄像头、RTSP/HTTP URL等多种视频源。实时目标检测使用YOLO模型对视频流中的对象进行实时检测。检测结果可视化在界面上实时显示检测结果并高亮显示识别到的对象。模型切换与参数调整允许用户随时更换使用的YOLO模型并调整置信度、IOU等检测参数。检测记录与导出记录每个通道的检测日志并支持将这些记录导出为CSV文件。
实现细节
1. 初始化YOLO模型
def load_model(self):try:self.model YOLO(self.model_path)# 初始化类别颜色映射self.class_colors generate_random_color_mapping(self.model.names)self.update_status(f模型加载成功: {os.path.basename(self.model_path)})self.model_label.setText(f当前模型: {os.path.basename(self.model_path)})except Exception as e:self.update_status(f模型加载失败: {str(e)})self.model None此段代码展示了如何初始化YOLO模型并生成随机的颜色映射以便于区分不同类别的检测结果。
2. 视频流处理线程
InferenceThread 类负责从指定的视频源读取帧调用YOLO模型进行推理并更新UI上的结果显示。
class InferenceThread(QThread):...def run(self):...while True:...ret, frame self.cap.retrieve()if not ret:continueframe, _ self.process_frame(frame, current_conf, current_iou)self.last_processed_frame frameself.update_frame_signal.emit(frame)self.msleep(30)...3. 用户界面设计
主窗口 (MainWindow) 包含多个组件如按钮、滑块、标签等用于控制视频流的选择、开始/停止操作以及调整检测参数。
class MainWindow(QMainWindow):def init_ui(self):...self.tabs QTabWidget()scroll QScrollArea()scroll.setWidgetResizable(True)self.streams_container QWidget()self.streams_layout QGridLayout(self.streams_container)scroll.setWidget(self.streams_container)self.tabs.addTab(scroll, 视频流)...4. 检测日志管理
系统会自动记录每个通道的检测日志并提供导出为CSV文件的功能方便用户进一步分析数据。
def export_detection_log(self):if not self.all_detection_logs:self.update_status(无检测记录可导出)returnfile_path, _ QFileDialog.getSaveFileName(self, 导出检测记录, detection_log.csv, CSV Files (*.csv))if file_path:try:with open(file_path, modew, newline, encodingutf-8-sig) as f:writer csv.DictWriter(f, fieldnames[时间, 通道, 源, 目标数量])writer.writeheader()writer.writerows(self.all_detection_logs)self.update_status(f检测记录已导出: {file_path})except Exception as e:self.update_status(f导出失败: {str(e)})结语
通过上述步骤我们构建了一个功能强大且易于使用的多路智能目标检测系统。无论是对于研究者还是开发者来说这个系统都是一个很好的起点可以根据实际需求进行定制和扩展。希望本文能为你提供一些灵感和技术指导
