《博主简介》
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《------正文------》
基本功能演示
摘要：
蝴蝶智能识别系统的创建是生物多样性监测和保护领域的一大进步。基于YOLOv8深度学习算法的这一系统，能够识别多达100种蝴蝶，这对于生态学研究、环境监测、自然保育和科普教育都具有极大的价值。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过13094张图片，训练了一个蝴蝶的识别模型,可用于识别100种不同的蝴蝶类型,准曲率高达96%。并基于此模型开发了一款带UI界面的蝴蝶智能识别系统，可用于实时识别场景中的蝴蝶类别，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、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。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
- 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](#2. 数据集准备与训练)
- 3.模型训练
- [4. 训练结果评估](#4. 训练结果评估)
- [5. 利用模型进行推理](#5. 利用模型进行推理)
- 【获取方式】
- 结束语
前言
蝴蝶智能识别系统的创建是生物多样性监测和保护领域的一大进步。基于YOLOv8算法的这一系统，能够识别多达100种蝴蝶，这对于生态学研究、环境监测、自然保育和科普教育都具有极大的价值。蝴蝶作为环境变迁的指示物种之一，对其进行监测有助于了解生态系统的健康状况。该系统提高了识别的精确度和效率，使得非专业人士也能轻松识别和了解蝴蝶种类。
蝴蝶智能识别系统的应用场景包括：
生态研究：科研人员可以在野外调查或室内实验中使用本系统，快速准确地识别野生蝴蝶种类，有效地支撑生态和环境研究。
环境监测：环保人员利用该系统对蝴蝶种群进行监控，分析环境质量变化对生物多样性的影响。
自然保护区管理：保护区工作人员可以利用此系统监测蝴蝶种群的变化，用于科学管理和保护工作。
教育与普及：教育工作者和自然博物馆可以利用此系统为公众提供互动学习的工具，提高公众对自然和生物多样性的认识与保护意识。
生物多样性数据库建设：通过智能识别系统收集的数据能丰富生物多样性数据库，为未来的研究提供参考。
生态旅游：生态旅游从业者和游客使用该系统了解所在地区蝴蝶种类，提高生态旅游的体验质量和教育价值。总结来说，蝴蝶智能识别系统的开发为环境和生态研究提供了一个有效的技术工具，为生物多样性保护和相关科普教育开拓了新的途径。此系统的推广使用有助于促进自然环境保护意识的提升，并在全球范围内推动可持续发展目标的实现。它是自然科学与人工智能技术结合的一个典范，允许普通人更容易地接触和理解自然界的奇妙。
博主通过搜集不同蝴蝶的相关数据图片并整理，根据YOLOv8的深度学习技术训练识别模型，并基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的100种蝴蝶智能识别系统，可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测。
软件初始界面如下图所示：
检测结果界面如下：
一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能
1. 可进行100种不同蝴蝶的类型识别;
2. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测；
3. 界面可实时显示识别结果、置信度、用时等信息;
（1）图片检测演示
单个图片检测操作如下：
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，就会显示检测结果。操作演示如下：
批量图片检测操作如下：
点击打开文件夹按钮，选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】，可进行批量图片检测，表格中会有所有图片的检测结果信息，点击表格中的指定行，会显示指定行图片的检测结果，双击路径单元格，会看到图片的完整路径。操作演示如下：
（2）视频检测演示
点击打开视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
（3）摄像头检测演示
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头按钮，可关闭摄像头。
二、模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的检测与识别技术，它基于先前YOLO版本在目标检测与识别任务上的成功，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：
2. 数据集准备与训练
本文使用的蝴蝶数据集共包含13094张图片，分为100个蝴蝶类别。部分数据集及类别信息如下：
图片数据集的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将分类的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
3.模型训练
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：
python
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练模型
model = YOLO("yolov8n-cls.pt")
if __name__ == '__main__':
model.train(data='datasets/Data', epochs=300, batch=4)
# results = model.val()4. 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：
本文训练结果如下：
通过accuracy_top1图片准确率曲线图我们可以发现，该模型的最高准确率约为0.96，结果还是很不错的。
5. 利用模型进行推理
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：
python
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2
# 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/005.jpg"
# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')
# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
以上便是关于此款蝴蝶智能识别系统的原理与代码介绍。基于此模型，博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统，即文中第二部分的演示内容，能够很好的支持图片、批量图片、视频及摄像头进行检测。
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。
【获取方式】
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频 等（见下图），获取方式见文末：
注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为
MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境，【包含环境配置说明文档和一键环境配置脚本文件】。
结束语
以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统的全部内容，由于博主能力有限，难免有疏漏之处，希望小伙伴能批评指正。
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