YOLO目标检测系统软件设计

Python_zzm

已于 2025-03-16 04:54:23 修改

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分类专栏： YOLO python 文章标签：目标检测目标跟踪 YOLO ui 用户界面

于 2025-03-15 10:34:14 首次发布

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前言

此项目是基于ultralytics的Yolo目标检测的系统软件设计，系统包含登录系统、目标检测、目标跟踪、图像分类、图像分割、姿态检测、数据存储，数据可视化等功能。输入可选择图像、视频和摄像头，可保存检测结果和标签。界面简洁美观，代码易于拓展，使用官方的ultralytics模型，支持自定义的ultralytics代码，可直接替换使用。

本项目代码售价（199），需要购买或者想根据自己项目更改界面的，请在CSDN上添加好友或者添加qq：1679509305，发送自己的需求，提供模型训练、创新等技术支持。

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目标检测

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目标跟踪

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图像分割和姿态检测

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数据存储
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数据可视化
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项目说明文档

本项目基于Pyside6编写。

一、登录功能概述

1.1 登录功能的作用

登录功能是用户认证系统的关键组成部分，其主要作用包括：

1.1.1 身份验证
通过收集用户输入的凭据（用户名和密码），与预定义或后端存储的数据进行比对，确保仅授权用户可访问系统。

1.1.2 用户交互优化
提供直观的输入校验和实时反馈（如加载动画和提示信息），提升用户体验。

1.1.3 系统安全性保障
通过异步线程处理，避免界面阻塞，同时为后续加密机制预留扩展空间。

1.1.4 会话初始化
登录成功后，生成会话标识并跳转至主界面，为后续操作奠定基础。

1.2 技术实现

1.2.1 系统架构
登录功能依托 PySide6 框架的 LoginWindow 类实现，结合 qframelesswindow 提供无边框窗口支持。核心逻辑分为前端交互和后台线程两部分。
前端：通过 Ui_Form 定义的界面元素收集用户输入。
后台：通过 Worker 类（继承自 QThread）异步处理登录请求。

1.2.2 工作流程
登录功能的实现遵循以下步骤：

1.2.2.1 输入采集与校验
用户点击登录按钮后，login 方法从界面提取用户名和密码，并检查其是否为空。若为空，则通过 show_dialog 提示用户补充完整信息。

1.2.2.2异步处理触发
校验通过后，调用 show_loading 显示加载动画，同时将登录任务（包含用户名和密码的参数字典）传递至 Worker 线程并启动。

1.2.2.3线程执行
在 Worker 的 login 方法中，当前通过 time.sleep(1) 模拟网络延迟，未来可替换为实际的身份验证逻辑（如 API 调用）。

1.2.2.4结果响应
根据线程返回的信号（login_success 或 login_failed），分别执行：
成功：隐藏加载动画，显示成功提示，实例化并显示 MainWindow，关闭登录窗口。
失败：显示失败提示，清空输入框。

1.3. 设计意义
1.3.1 跨平台兼容性
通适配不同操作系统的窗口效果，提升了系统的通用性。
1.3.2 异步处理优势
使用 QThread 实现登录逻辑的异步执行，避免了长时间任务对界面的阻塞，符合现代 GUI 应用的设计原则。
1.3.3 扩展性
当前模拟的登录逻辑为后续集成后端服务（如 RESTful API）或密码加密（如 SHA-256）提供了良好的基础。

二、检测功能概述

系统以 MainWindow 类（main.py）为核心界面控制器，结合 YoloPredictor 类（core.py）实现基于 YOLO 的视觉任务处理。支持的任务通过枚举类型 TASK 定义，包括：

目标检测（Detect）：识别图像中的对象并生成边界框。
目标跟踪（Track）：在视频中跟踪对象的运动轨迹。
图像分类（Classify）：对图像进行整体类别预测。
图像分割（Segment）：对对象进行像素级分割。
姿态检测（Pose）：检测对象的关节点位置。

各功能通过统一的线程机制（QThread）异步执行，确保界面流畅性，并支持多种输入源（图像、视频、摄像头）。

2.1 功能逻辑与设计

2.1.1 目标检测（Detect）

逻辑

输入处理：从 self.source（图像路径、视频流或摄像头）加载数据，经 preprocess 方法转换为模型可处理的张量格式。
模型推理：通过 inference 方法调用 YOLOv8 检测模型，生成预测结果。
后处理：postprocess 方法应用非极大值抑制（NMS），基于 conf_thres（置信度阈值）和 iou_thres（交并比阈值）筛选边界框，并缩放至原始图像尺寸。
结果呈现：检测结果通过 write_results 方法生成边界框标注图像，发送至 GUI 显示（yolo2main_res_img 信号）。

设计特点

参数可调：用户可通过界面调整 conf_thres 和 iou_thres，实时影响检测精度与召回率。
动态模型切换：支持从 ./models/detect/ 加载不同检测模型（如 .pt 文件），通过 change_model 方法实现。
结果保存：支持将检测结果保存为图像或文本文件（save_res 控制）。

2.1.2 目标跟踪（Track）

逻辑

输入处理：与目标检测类似，但针对视频或流输入，逐帧处理。
模型推理：调用 YOLO.track 方法，结合跟踪算法（如 ByteTrack）生成带 ID 的边界框。
后处理：track_postprocess 方法维护 track_history（对象轨迹历史），计算中心点并绘制轨迹线。
结果呈现：跟踪结果（边界框与轨迹线）通过 save_predicted_images 绘制并发送至 GUI。

设计特点

轨迹管理：使用 defaultdict 存储每个对象 ID 的历史位置，限制轨迹长度（默认 30 帧）以优化性能。
可视化：轨迹线通过 OpenCV 的 polylines 绘制，颜色固定为 (203, 224, 252)，增强可视性。
实时性：异步线程确保视频流处理的连续性。

2.1.3 图像分类（Classify）

逻辑

输入处理：classify_preprocess 方法将图像转换为分类模型所需的格式（如 224x224 张量）。
模型推理：通过 inference 调用分类模型，输出类别概率分布。
后处理：classify_postprocess 方法解析概率，生成类别标签。
结果呈现：分类结果以文本形式发送至 GUI（yolo2main_result 信号）。

设计特点

变换兼容性：支持旧版变换（如 ToTensor）和新版 classify_transforms，确保模型兼容性。
高效性：无需边界框或分割，直接输出全局类别，计算开销低。
用户控制：模型从 ./models/classify/ 加载，用户可通过下拉框切换。

2.1.4 图像分割（Segment）

逻辑

输入处理：与检测类似，预处理生成张量。
模型推理：调用分割模型，生成边界框和掩码预测。
后处理：segment_postprocess 方法处理掩码（支持 Retina Masks 或上采样），将边界框和像素级分割结果缩放至原图。
结果呈现：分割掩码叠加在原图上，发送至 GUI。

设计特点

掩码精度：支持高分辨率掩码（retina_masks），提升分割细节。
多任务支持：与检测共享 NMS 处理逻辑，统一参数配置。
存储：分割结果可保存为带掩码的图像。

2.1.5 姿态检测（Pose）
逻辑

输入处理：预处理生成张量输入。
模型推理：调用姿态模型，生成边界框和关键点坐标。
后处理：pose_postprocess 方法缩放关键点坐标，生成姿态结果。
结果呈现：关键点与边界框绘制在图像上，发送至 GUI。

设计特点

关键点管理：支持多关键点检测（如 17 个关节点），通过 kpt_shape 定义结构。
可视化：关键点与边界框结合绘制，直观展示姿态。
灵活性：模型从 ./models/pose/ 加载，支持多种预训练模型。

2.2 核心设计原理

2.2.1 线程与信号机制

异步执行：YoloPredictor 运行于独立的 QThread，通过信号（如 yolo2main_res_img、yolo2main_progress）与 MainWindow 通信，避免界面阻塞。
状态控制：stop_dtc 和 continue_dtc 标志实现检测的暂停与终止，增强用户控制能力。

2.2.2 参数与模型管理

动态调整：change_val 方法同步更新 GUI 和模型参数（如 iou_thres、conf_thres），支持实时调优。
模型切换：change_model 和 detect_page 方法根据任务类型加载对应模型目录下的文件，定期通过 ModelBoxRefre 检查更新。

2.2.3 输入与输出处理

多源输入：支持图像（get_image）、视频（get_video）和摄像头（get_webcam），通过 setup_source 统一配置。
结果展示：show_image 方法保持图像纵横比，适配 GUI 显示区域；结果表格通过 save_result 填充至 TableWidget。

2.2.4 技术意义

模块化设计：各任务共享预处理和后处理框架，代码复用性高。
用户友好性：通过 PySide6 实现的界面支持参数调整、进度反馈和结果可视化。
扩展性：支持 YOLOv8 的多种变体（如 OBB 检测），便于集成新功能。

三、数据存储功能概述

数据存储模块以 WidgetTable 类为核心，负责将视觉任务的执行结果保存至 SQLite 数据库，并提供用户友好的查询与管理界面。其主要功能包括：

结果持久化：将任务类型、时间戳和检测结果存储至数据库。
动态查询：支持按时间范围、任务类型和关键字过滤数据。
分页与排序：实现大数据量的高效浏览和排序。
数据管理：提供清空、刷新和测试数据生成功能，便于维护。

该模块通过 QSqlDatabase 和 QSqlQueryModel 与 SQLite 交互，确保数据操作的高效性和可靠性。

3.1 逻辑与设计

3.1.1 数据结构设计

逻辑
表结构：数据库表 yolo_data 包含以下字段：

id（INTEGER，自增主键）：唯一标识每条记录。
datetime（TEXT）：记录生成时间，格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。
type（TEXT）：任务类型（如 “Detect”、“Track”），通过 TASK 枚举定义。
result（TEXT）：检测结果的文本描述（如 “5 persons, 1 car”）。

创建流程：create_table_if_not_exists 方法在初始化时检查并创建表，确保数据库就绪。

设计特点

轻量性：采用 SQLite 作为存储后端，无需额外服务器支持，适合本地应用。
扩展性：字段设计简洁，易于扩展（如添加新任务类型或结果字段）。
时间索引：datetime 字段支持按时间排序和范围查询。

3.1.2 数据写入

逻辑
写入触发：通过 MainWindow 的 save_result 方法，当输入源为图像（INPUT_SOURCE.IMG）时，将结果写入数据库。
数据格式：

datetime：当前时间（QDateTime.currentDateTime()）。
type：当前任务类型（self.task）。
result：检测结果的详细描述（result_info）。
执行流程：使用 QSqlQuery 的 prepare 和 addBindValue 方法构造参数化插入语句，通过 exec 执行写入。

设计特点

参数化查询：增强安全性，避免 SQL 注入。
实时性：数据在任务完成后立即写入，确保结果的及时记录。
条件触发：仅对图像输入进行存储，优化数据库使用，避免视频流产生冗余数据。

3.1.3 数据查询与检索

逻辑

查询构建：update_model 方法根据当前页码（current_page）、每页大小（page_size）和过滤条件（filter_str）构造 SQL 查询语句：
基础查询：SELECT datetime, type, result FROM yolo_data。
过滤条件：通过 search_entries 方法动态生成，支持时间范围（start_date 至 end_date）、任务类型（ComboBox）和关键字（search_input）。
分页：使用 LIMIT 和 OFFSET 实现分页。
排序：通过 ORDER BY 支持按 datetime 或 type 升序/降序排列。
结果展示：查询结果绑定至 QSqlQueryModel，通过 table_view 显示为表格。

辅助功能：

get_results_by_date_and_type：按日期范围和类型提取数据，用于图表分析。
on_sort_indicator_changed：响应表头排序信号，动态调整排序字段和方向。

设计特点

灵活过滤：支持多条件组合查询（如时间 + 类型 + 关键字），满足多样化需求。
分页优化：每页限制 100 条记录（page_size），通过 prev_page、next_page 和 goto_page 方法实现高效导航。
用户交互：日期选择器（start_date、end_date）、下拉框（ComboBox）和搜索框（search_input）提供直观操作。
动态更新：update_model 计算总页数并调整分页按钮状态（prev_button 和 next_button）。

3.1.4 数据管理

逻辑

刷新：refresh_data 方法重置页码并更新模型，同步最新数据。
清空：clear_all_data 方法通过 DELETE FROM yolo_data 清空表，需用户确认（QMessageBox）。
测试数据生成：generate_test_data 方法生成随机数据（100 条），包括随机时间戳、任务类型和结果，用于开发测试。

设计特点

安全性：清空操作需用户确认，防止误操作。
便捷性：刷新功能确保数据一致性，测试数据生成便于调试。
随机化：测试数据通过 random 模块生成，模拟真实场景。

3.2 核心设计原理

3.2.1 数据库选择与连接

SQLite：轻量级嵌入式数据库，无需独立进程，适合桌面应用。文件存储（db_path）便于移植和备份。
连接管理：QSqlDatabase 在初始化时建立连接，若失败则通过 QMessageBox 提示用户并退出程序，确保系统稳定性。

3.2.2 数据模型与视图分离

MVC 模式：使用 QSqlQueryModel 作为数据模型，QTableView 作为视图，实现数据与界面的解耦。
动态绑定：查询结果实时更新至模型，视图自动刷新，支持排序和列宽调整。

3.2.3 用户交互与反馈

信号槽机制：通过 PySide6 的信号（如 dateChanged、clicked）连接界面控件与查询逻辑，实现响应式操作。
输入验证：goto_page_input 使用 QIntValidator 限制为整数输入，goto_page 方法处理无效输入并提供 InfoBar 提示。

3.4 技术意义

高效性：分页和排序机制优化了大数据库的检索性能。
用户友好性：直观的查询界面和动态反馈提升了使用体验。
可维护性：结构化存储和清空功能便于数据管理。

四、图表功能概述

图表模块作为 MainWindow 和 WidgetChart 类的重要组成部分，从 SQLite 数据库中提取视觉任务结果并生成可视化图表。其主要功能包括：

数据提取与处理：从数据库获取检测结果并进行统计分析。
图表生成：支持饼图（总体分布）、条形图（分时间统计）和折线图（趋势分析）。
时间聚合：提供按天、周、月三种粒度的统计展示。
用户交互：通过界面控件动态调整图表类型和时间范围。

该模块通过 PySide6 的信号槽机制与 Pyecharts 的图表渲染技术结合，实现了数据的动态更新和交互式展示。

4.1 逻辑与设计

4.1.1 数据提取与处理

逻辑

数据获取：get_data4chart 方法从 chartInterface 获取用户指定的时间范围（start_date 和 end_date）及任务类型（ComboBox_2），调用 tableInterface.get_results_by_date_and_type 从数据库提取 datetimes（时间戳列表）和 results（结果列表）。
数据处理：process_detections 方法解析数据，生成以下输出：
- dates：去重后的日期列表（如 [‘2025-03-07’, ‘2025-03-09’]）。
- categories：检测类别集合（如 [‘giraffe’, ‘persons’]），从结果中提取并排序。
- counts_by_category：二维列表，表示每日每类数量（如 [[1, 0], [5, 9]]）。
- total_counts_list：各类别的总数（如 [1, 14]）。

处理流程：

使用 set 和 split 提取唯一日期和类别。
通过 defaultdict 初始化每日计数字典，遍历 datetimes 和 results 累加数量。
将统计结果转换为列表格式，供图表使用。

设计特点

鲁棒性：处理空结果（如 (no detections)）时跳过，确保数据有效性。
动态性：支持任意时间范围和任务类型的筛选，适应多样化需求。
示例：输入 datetimes=[‘2025-03-07 03:12:29’, …] 和 results=[‘5 persons, 1 giraffe’, …]，输出清晰的时间-类别统计。

4.1.2 时间聚合

逻辑

按天：update_chart 中若 ComboBox_3 选择“按天”，直接使用 process_detections 的原始结果。
按周：aggregate_by_week 方法：
将日期转换为 datetime 对象，计算每周一作为起始日。
使用 defaultdict 累加每周每类数量，返回周起始日期列表和新统计数据。
按月：aggregate_by_month 方法：
将日期转换为每月第一天，累加每月统计，返回月起始日期列表和新统计数据。
执行：update_chart 根据 ComboBox_3 的值调用相应聚合方法，调整 dates 和 counts_by_category。

设计特点