基于深度学习的动物检测识别系统YOLO

技术栈：python，深度学习，卷积神经网络、pytorch、Pycharm

可提供远程调试，报告需要额外收费

摘要：动物检测与识别系统在野生动物保护、生态研究和农业管理等领域具有重要应用

本系统提出了一种基于深度学习YOLO算法的动物检测识别系统，该系统通过PyQt5开发的用户界面（UI）实现，支持本地图片上传识别、实时摄像头识别以及视频流识别功能

系统核心是一个经过优化的YOLOv4模型，它能够高效地在图像或视频帧中定位并识别多种动物

通过构建大规模的动物图像数据集，并结合迁移学习技术，模型能够学习到不同动物的特征表示

用户界面友好，操作简便，用户可以轻松上传图片或视频，或启动摄像头进行实时动物检测

系统在多个动物检测场景中进行了测试，结果显示其具有较高的检测准确率和实时性能

不仅提高了动物检测的自动化和智能化水平，也为相关领域的研究和应用提供了

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