【课程设计/毕业设计】基于python-CNN机器学习对马路道路是否破损识别基于python-CNN深度学习对马路道路是否破损识别
2026/1/14 17:29:49
基于YOLOv8的智能鼠害监控与追踪系统 | 高效室内外鼠类识别【含源码与部署指南】
项目概述
在城市管理、食品加工厂、仓储物流以及科研实验室等环境中，鼠害监控是一个长期存在的挑战。传统依赖人工巡查或红外探测的方式，往往存在成本高、误报率高和实时性差的问题。为解决这一问题，本项目构建了一套基于YOLOv8的智能鼠类识别与追踪系统，能够在多场景下对老鼠目标进行实时检测和记录，为鼠害防控与科研分析提供技术支持。
系统特点：
- 高精度鼠类检测与追踪
- 支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测
- 完整源码+训练权重+数据集，支持开箱即用
- 可扩展为自动化鼠害监控或行为分析系统
适用场景包括仓储、实验室、食品加工厂、城市环境监控及科研行为分析等。
源码与预训练权重可看哔哩哔哩：
https://www.bilibili.com/video/BV1NMhpzNEie/
包含：
- 📦 完整 Python 源码
- 📦 预训练模型权重
- 🗂️ 数据集与标注脚本
核心功能与使用场景
本项目不仅提供了强大的目标检测功能，还配套了可选的PyQt5 图形界面，让非专业用户也能快速上手。功能模块主要包括：
| 模块 | 功能说明 |
|---|---|
| 单图检测 | 对单张图片中的鼠类目标进行检测并标注边框 |
| 批量图片检测 | 对文件夹内所有图片自动识别并生成带标注结果 |
| 视频检测 | 对本地视频逐帧检测鼠类，并支持输出标注视频 |
| 实时摄像头检测 | 打开摄像头实现鼠类实时监控，适用于仓储或实验室环境 |
| 检测结果导出 | 支持图像或视频结果保存，便于复查、分析或报告生成 |
| 图形化操作界面 | 通过 PyQt5 提供交互式操作界面，降低使用门槛 |
使用演示
单图检测
用户选择本地图像后即可自动识别鼠类并标注边框，显示目标类别与置信度。批量图片处理
系统自动循环处理指定文件夹中的所有图片，输出标注结果到指定目录。视频目标检测
支持视频文件输入，逐帧检测鼠类目标并可生成标注输出视频，便于监控记录。摄像头实时监控
打开本地摄像头即可进行实时鼠类监测，系统可在鼠类出现时即时记录和提示。检测结果保存
可选择保存图片、视频及相关日志文件，为后续分析和复核提供依据。
模型训练与技术细节
本项目使用YOLOv8 Detection 分支进行训练和推理，核心技术优势包括：
- 速度快、实时性强：适合视频流和摄像头实时监控场景
- Anchor-Free 架构：提升小目标检测精度
- 可扩展 BackBone/Neck：支持轻量化和性能优化
- ONNX 与 TorchScript 部署：适用于多平台快速部署
数据集准备
采用 YOLO 格式组织数据集：
dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/标签格式：
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>示例：
0 0.523 0.412 0.234 0.178数据集中包含各种光照、角度及场景下的鼠类图片，兼顾室内外不同环境，提高模型泛化能力。
模型训练与评估
训练完成后，生成如下结果：
- best.pt：最佳模型权重
- results.png：训练损失与 mAP 曲线
- confusion_matrix.png：混淆矩阵分析
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于实际部署。
推理与部署示例
使用 PyTorch 接口加载模型进行推理：
fromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练好的模型model=YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')# 图像推理results=model('test.jpg',save=True,conf=0.25)save_path=results[0].save_dir/results[0].path.name# 显示结果img=cv2.imread(str(save_path))cv2.imshow('Detection Result',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()推理结果包含：类别、置信度、边框坐标等信息，可直接用于监控系统或分析统计。
开箱即用与源码获取
项目提供完整YOLOv8+UI源码打包，用户可直接运行：
python main.py或重新训练模型：
yolo detect traindata=datasets/mice.yamlmodel=yolov8n.yamlpretrained=yolov8n.ptepochs=100batch=16lr0=0.001源码与预训练权重可在下方链接获取：
https://www.bilibili.com/video/BV1NMhpzNEie/
包含：
- 📦 完整 Python 源码
- 📦 预训练模型权重
- 🗂️ 数据集与标注脚本
总结
本项目展示了如何利用YOLOv8构建一个高效、可靠的智能鼠类识别与追踪系统。其优势体现在：
- 高精度、实时性强：适用于多场景鼠类检测
- 多输入源支持：图像、视频、文件夹、摄像头全覆盖
- 操作简便：PyQt5 图形界面降低部署门槛
- 开箱即用：提供完整源码、权重及数据集，支持快速部署和二次开发
该系统不仅可应用于城市鼠害防控、仓储与食品厂安全监测、实验动物行为研究，同时也为图像识别、深度学习应用提供了完整的实践示例，为科研和工业场景提供了可落地的智能化解决方案。
本项目基于YOLOv8构建了一套完整的智能鼠类检测与追踪系统，实现了从模型训练、推理到部署的全流程覆盖。系统具备高精度、实时性强、支持多场景输入（图像、视频、文件夹、摄像头）以及可选图形化界面操作的优势，能够有效应用于城市鼠害防控、实验动物监控、仓储与食品厂环境监测等场景。通过提供完整源码、预训练权重和数据集，项目不仅便于快速部署，也为科研和工业应用提供了可复用的实战模板，为鼠害智能化管理和行为分析提供了可靠技术支撑。