基于yolov5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

本文主要是介绍基于yolov5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

【算法介绍】

基于YOLOv5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统是一种高效、智能的食品安全监测解决方案。该系统利用YOLOv5网络模型,结合深度学习技术,实现对厨房环境的实时监控与智能分析。

YOLOv5以其高速和高精度的特性,在实时目标检测任务中表现出色。该系统通过安装在前端的智能摄像头,实时采集厨房画面,并利用YOLOv5算法对视频流中的图像进行快速处理。一旦检测到老鼠生物,系统会立即检测到相关画面,供管理人员后续处理。

该系统不仅提高了厨房卫生监管的效率,还大大减轻了人工巡查的工作量。通过智能化的监测手段,实现了对厨房环境的全天候、无死角监控,有效保障了食品加工的卫生安全。同时,系统还支持定制化功能开发,可根据不同行业的应用需求进行灵活调整和优化,满足更多场景下的监测需求。

综上所述,基于YOLOv5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统是一种集高效、智能、便捷于一体的食品安全监测解决方案,为餐饮行业的卫生安全提供了有力保障。

【效果展示】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
yolov5依赖模块

【模型可以检测出类别】

mouse

【训练信息】

参数
训练集图片数7549
验证集图片数501
训练map89.9%
训练精度(Precision)90.5%
训练召回率(Recall)84.1%

【相关数据集】  

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/85594835

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89386229

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89655481

【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName("MainWindow")self.resize(1280, 728)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.weights_dir = './weights'self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet("background:black")self.picture.setObjectName("picture")self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName("label_2")self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName("label_3")self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty("value", 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty("value", 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName("label_4")self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName("label_5")self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName("le_res")self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName("menubar")self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName("statusbar")self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName("toolBar")self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action = QtWidgets.QAction(self)icon1 = QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName("action")self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)icon2 = QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName("action_2")self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)icon3 = QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName("actionexit")self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()

【使用步骤】

使用步骤:
(1)首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/yolov5安装教程安装好yolov5环境,并安装好pyqt5
(2)切换到自己安装的yolov5环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolov5s.onnx模型(不提供pytorch模型)
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片(在test_img文件夹下面)

【源码下载地址】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89700503

这篇关于基于yolov5的明厨亮灶阳光厨房老鼠检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1126661

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