基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

本文主要是介绍基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战，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！

《博主简介》

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《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
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二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】

《------正文------》

基本功能演示

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摘要：智能鸟类检测与识别系统在生态保护、科学研究、野生动物监测、以及生态旅游等领域扮演着举足轻重的角色。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过11788张图片，训练了一个进行鸟类智能检测与识别的目标检测模型,可检测200种不同鸟类。并基于此模型开发了一款带UI界面的鸟类智能检测与识别系统，可用于实时检测场景中的不同鸟类，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

文章目录

基本功能演示
前言
一、软件核心功能介绍及效果演示
- 软件主要功能
- （1）图片检测演示
- （2）视频检测演示
- （3）摄像头检测演示
- （4）保存图片与视频检测结果
二、模型的训练、评估与推理
- 1.YOLOv8的基本原理
- 2. 数据集准备与训练
- 3. 训练结果评估
- 4. 检测结果识别
【获取方式】
结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

前言

智能鸟类检测与识别系统在生态保护、科学研究、野生动物监测、以及生态旅游等领域扮演着举足轻重的角色。

首先，这类系统对生态保护有极其重要的影响，它能够帮助研究者和保护人员准确地监测鸟类种群的动态，评估受保护区域的生物多样性，及时发现稀有或濒危鸟种，从而制定更有效的保护措施。
其次，在科学研究领域，智能识别系统能够提供大量精确的鸟类观察数据，协助研究人员进行行为学、迁徙学和生态学的研究，加深人们对鸟类习性及其生态系统的理解。在野生动物监测方面，智能检测系统可以减少人为干扰，提高数据的收集效率和准确度，助力森林管理及非法狩猎的预防。
此外，在生态旅游业，鸟类检测与识别技术可以提升游客的体验，实现自动化识别和解说服务，让游客更深入地了解自然界的奥妙。
综上所述，智能鸟类检测与识别系统具有广阔的应用前景，不仅可以促进生态环境保护，还能够支持科学研究，提高监测效率，且对于推动生态文明建设和发展生态旅游具有积极作用。

博主通过搜集不同种类的鸟类的相关数据图片，根据YOLOv8的目标检测技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的鸟类智能检测与识别系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。

软件初始界面如下图所示：
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检测结果界面如下：
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一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行200种鸟类的检测与识别，具体鸟类名称见数据集介绍部分;
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
4. 支持图片或者视频的检测结果保存；

（1）图片检测演示

点击图片图标，选择需要检测的图片，或者点击文件夹图标，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：
点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
注：1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。
单个图片检测操作如下：
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批量图片检测操作如下：
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（2）视频检测演示

点击视频图标，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
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（3）摄像头检测演示

点击摄像头图标，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头图标，可关闭摄像头。
在这里插入图片描述

（4）保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
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二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
其主要网络结构如下：
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2. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于不同鸟类的各类图片，并使用LabelMe标注工具对每张图片中的目标边框（Bounding Box）及类别进行标注。一共包含11788张图片，其中训练集包含5994张图片，验证集包含5794张图片，部分图像及标注如下图所示。
具体200种鸟类名称如下:

[“黑足信天翁”, “黑脚信天翁”, “黄脚信天翁”, “廓嘴安尼鸟”, “冠燕鸥”, “小艾基”, “鹦哥艾基”, “犀牛艾基”, “布氏黑鸟”, “红翅黑鸟”, “锈黑鸟”, “黄头黑鸟”, “黑喉鹀”, “靛蓝鹀”, “翠蓝鹀”, “彩鹀”, “北美红雀”, “斑点猫鸟”, “灰猫鸟”, “黄胸歌美洲鹀”, “东方红尾鸫”, “查克威尔威多”, “勃兰特鸬鹚”, “红脸鸬鹚”, “远洋鸬鹚”, “铜牛鸟”, “亮牛鸟”, “棕旋木莺”, “美洲乌鸦”, “鱼鸦”, “黑嘴杜鹃”, “红树杜鹃”, “黄嘴杜鹃”, “灰顶玫瑰雀”, “紫雀”, “北榄仙鹟”, “阿卡迪亚捕蝇鸟”, “大冠鹟”, “小鹟”, “橄榄侧鹟”, “剪翅鹟”, “朱红鹟”, “黄腹鹟”, “军舰鸟”, “北风鸦”, “赤膀鸭”, “美洲金翅雀”, “欧洲金翅雀”, “船尾椋鸟”, “角䴙䴘”, “长菊头鹬”, “枕菊部䴙䴘”, “西部䴙䴘”, “蓝色蜡嘴鸟”, “黄腹蜡嘴鸟”, “松蜡嘴鸟”, “玫瑰胸蜡嘴鸟”, “鸽鸽鸥”, “加州鸥”, “冰翼鸥”, “黑脚鸥”, “银鸥”, “象牙鸥”, “环嘴鸥”, “板翼鸥”, “西部鸥”, “安娜蜂鸟”, “红喉蜂鸟”, “棕蜂鸟”, “绿紫耳”, “长尾贼鹰”, “庞巴利贼鹰”, “蓝鸦”, “佛罗里达鸦”, “绿鸦”, “暗眼灯草鹀”, “热带王鹟”, “灰王鹟”, “环带翠鸟”, “绿翠鸟”, “派群翠鸟”, “环颈翠鸟”, “白胸翠鸟”, “红腿三趾鸥”, “角百灵”, “太平洋潜鸟”, “绿头鸭”, “西部草地百灵”, “冠秋沙鸭”, “赤胸秋沙鸭”, “知更鸟”, “夜鹰”, “克拉克的花栗鼠”, “白胸鳾”, “巴尔的摩椋鸟”, “头巾椋鸟”, “果园椋鸟”, “斯科特椋鸟”, “炉鹛”, “棕鹈”, “白鹈”, “西部啸喜鹊”, “赛氏啸鸫”, “美洲鹨”, “尖嘴夜鹰”, “角蒲鹫”, “普通鸦”, “白颈鸦”, “美洲红尾鹞”, “庚科考科克斯”, “红尾伯劳”, “大灰伯劳”, “白德麻雀”, “黑喉麻雀”, “布氏麻雀”, “尖嘴麻雀”, “白腹麻雀”, “家麻雀”, “田麻雀”, “狐麻雀”, “蚱蝉麻雀”, “哈里斯麻雀”, “亨斯洛麻雀”, “勒康德麻雀”, “林肯麻雀”, “纳尔逊尖尾麻雀”, “沙麻雀”, “海边麻雀”, “宋麻雀”, “树麻雀”, “夜麻雀”, “白冠麻雀”, “白喉麻雀”, “斑点椋鸟”, “崖燕”, “谷仓燕”, “悬崖燕”, “树燕”, “朱雀”, “夏季红雀”, “北极燕鸥”, “黑燕鸥”, “里海燕鸥”, “普通燕鸥”, “优雅燕鸥”, “福斯特燕鸥”, “小燕鸥”, “带尾鹛”, “棕色刺莺”, “鼠莺”, “黑顶莺”, “蓝头莺”, “费城莺”, “红眼莺”, “唱歌莺”, “白眼莺”, “黄喉莺”, “海湾胸莺”, “黑白莺”, “黑喉蓝莺”, “蓝翅莺”, “加拿大莺”, “角胸莺”, “天蓝莺”, “栗侧莺”, “金翅莺”, “兜帽莺”, “肯塔基莺”, “玉带莺”, “悲莺”, “野莺”, “纳什维尔莺”, “冕黄莺”, “棕榈莺”, “松莺”, “草原莺”, “金水莺”, “斯旺氏莺”, “田纳西莺”, “威尔逊莺”, “蠕虫吃莺”, “黄莺”, “北方水莺”, “路易斯安那水莺”, “波西米亚蜡嘴雀”, “雪松蜡嘴雀”, “美洲三趾啄木鸟”, “黑背啄木鸟”, “红腹啄木鸟”, “红冠啄木鸟”, “红头啄木鸟”, “绒毛啄木鸟”, “比威克鹪鹩”, “仙人掌鹪鹩”, “卡罗来纳鹪鹩”, “家用鹪鹩”, “沼泽鹪鹩”, “岩石鹪鹩”, “冬鹪鹩”, “普通黄喉”]

在这里插入图片描述

图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入BirdData目录下。
在这里插入图片描述

同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：

train: E:\MyCVProgram\BirdDetection\datasets\BirdData\images\train
val: E:\MyCVProgram\BirdDetection\datasets\BirdData\images\valnc: 200
names: ['Black_footed_Albatross', 'Laysan_Albatross', 'Sooty_Albatross', 'Groove_billed_Ani', 'Crested_Auklet', 'Least_Auklet', 'Parakeet_Auklet', 'Rhinoceros_Auklet', 'Brewer_Blackbird', 'Red_winged_Blackbird', 'Rusty_Blackbird', 'Yellow_headed_Blackbird', 'Bobolink', 'Indigo_Bunting', 'Lazuli_Bunting', 'Painted_Bunting', 'Cardinal', 'Spotted_Catbird', 'Gray_Catbird', 'Yellow_breasted_Chat', 'Eastern_Towhee', 'Chuck_will_Widow', 'Brandt_Cormorant', 'Red_faced_Cormorant', 'Pelagic_Cormorant', 'Bronzed_Cowbird', 'Shiny_Cowbird', 'Brown_Creeper', 'American_Crow', 'Fish_Crow', 'Black_billed_Cuckoo', 'Mangrove_Cuckoo', 'Yellow_billed_Cuckoo', 'Gray_crowned_Rosy_Finch', 'Purple_Finch', 'Northern_Flicker', 'Acadian_Flycatcher', 'Great_Crested_Flycatcher', 'Least_Flycatcher', 'Olive_sided_Flycatcher', 'Scissor_tailed_Flycatcher', 'Vermilion_Flycatcher', 'Yellow_bellied_Flycatcher', 'Frigatebird', 'Northern_Fulmar', 'Gadwall', 'American_Goldfinch', 'European_Goldfinch', 'Boat_tailed_Grackle', 'Eared_Grebe', 'Horned_Grebe', 'Pied_billed_Grebe', 'Western_Grebe', 'Blue_Grosbeak', 'Evening_Grosbeak', 'Pine_Grosbeak', 'Rose_breasted_Grosbeak', 'Pigeon_Guillemot', 'California_Gull', 'Glaucous_winged_Gull', 'Heermann_Gull', 'Herring_Gull', 'Ivory_Gull', 'Ring_billed_Gull', 'Slaty_backed_Gull', 'Western_Gull', 'Anna_Hummingbird', 'Ruby_throated_Hummingbird', 'Rufous_Hummingbird', 'Green_Violetear', 'Long_tailed_Jaeger', 'Pomarine_Jaeger', 'Blue_Jay', 'Florida_Jay', 'Green_Jay', 'Dark_eyed_Junco', 'Tropical_Kingbird', 'Gray_Kingbird', 'Belted_Kingfisher', 'Green_Kingfisher', 'Pied_Kingfisher', 'Ringed_Kingfisher', 'White_breasted_Kingfisher', 'Red_legged_Kittiwake', 'Horned_Lark', 'Pacific_Loon', 'Mallard', 'Western_Meadowlark', 'Hooded_Merganser', 'Red_breasted_Merganser', 'Mockingbird', 'Nighthawk', 'Clark_Nutcracker', 'White_breasted_Nuthatch', 'Baltimore_Oriole', 'Hooded_Oriole', 'Orchard_Oriole', 'Scott_Oriole', 'Ovenbird', 'Brown_Pelican', 'White_Pelican', 'Western_Wood_Pewee', 'Sayornis', 'American_Pipit', 'Whip_poor_Will', 'Horned_Puffin', 'Common_Raven', 'White_necked_Raven', 'American_Redstart', 'Geococcyx', 'Loggerhead_Shrike', 'Great_Grey_Shrike', 'Baird_Sparrow', 'Black_throated_Sparrow', 'Brewer_Sparrow', 'Chipping_Sparrow', 'Clay_colored_Sparrow', 'House_Sparrow', 'Field_Sparrow', 'Fox_Sparrow', 'Grasshopper_Sparrow', 'Harris_Sparrow', 'Henslow_Sparrow', 'Le_Conte_Sparrow', 'Lincoln_Sparrow', 'Nelson_Sharp_tailed_Sparrow', 'Savannah_Sparrow', 'Seaside_Sparrow', 'Song_Sparrow', 'Tree_Sparrow', 'Vesper_Sparrow', 'White_crowned_Sparrow', 'White_throated_Sparrow', 'Cape_Glossy_Starling', 'Bank_Swallow', 'Barn_Swallow', 'Cliff_Swallow', 'Tree_Swallow', 'Scarlet_Tanager', 'Summer_Tanager', 'Artic_Tern', 'Black_Tern', 'Caspian_Tern', 'Common_Tern', 'Elegant_Tern', 'Forsters_Tern', 'Least_Tern', 'Green_tailed_Towhee', 'Brown_Thrasher', 'Sage_Thrasher', 'Black_capped_Vireo', 'Blue_headed_Vireo', 'Philadelphia_Vireo', 'Red_eyed_Vireo', 'Warbling_Vireo', 'White_eyed_Vireo', 'Yellow_throated_Vireo', 'Bay_breasted_Warbler', 'Black_and_white_Warbler', 'Black_throated_Blue_Warbler', 'Blue_winged_Warbler', 'Canada_Warbler', 'Cape_May_Warbler', 'Cerulean_Warbler', 'Chestnut_sided_Warbler', 'Golden_winged_Warbler', 'Hooded_Warbler', 'Kentucky_Warbler', 'Magnolia_Warbler', 'Mourning_Warbler', 'Myrtle_Warbler', 'Nashville_Warbler', 'Orange_crowned_Warbler', 'Palm_Warbler', 'Pine_Warbler', 'Prairie_Warbler', 'Prothonotary_Warbler', 'Swainson_Warbler', 'Tennessee_Warbler', 'Wilson_Warbler', 'Worm_eating_Warbler', 'Yellow_Warbler', 'Northern_Waterthrush', 'Louisiana_Waterthrush', 'Bohemian_Waxwing', 'Cedar_Waxwing', 'American_Three_toed_Woodpecker', 'Pileated_Woodpecker', 'Red_bellied_Woodpecker', 'Red_cockaded_Woodpecker', 'Red_headed_Woodpecker', 'Downy_Woodpecker', 'Bewick_Wren', 'Cactus_Wren', 'Carolina_Wren', 'House_Wren', 'Marsh_Wren', 'Rock_Wren', 'Winter_Wren', 'Common_Yellowthroat']

注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型
# Use the model
if __name__ == '__main__':# Use the modelresults = model.train(data='datasets/BirdData/data.yaml', epochs=300, batch=4)  # 训练模型# 将模型转为onnx格式# success = model.export(format='onnx')

3. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
在这里插入图片描述

各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分，通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下：
在这里插入图片描述

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型两类目标检测的mAP@0.5平均值为0.82，结果还是很不错的。
在这里插入图片描述

4. 检测结果识别

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/Cape_May_Warbler_0108_163108.jpg"# 加载预训练模型
# conf	0.25	object confidence threshold for detection
# iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)