基于YOLOv9的空中飞鸟识别检测系统（附项目源码和数据集下载）

news2025/1/12 1:11:30

项目完整源码与模型

YOLOv9实现源码：项目完整源码及教程-点我下载
YOLOv5实现源码：项目完整源码及教程-点我下载
YOLOv7实现源码：项目完整源码及教程-点我下载
YOLOv8实现源码：项目完整源码及教程-点我下载
数据集：空中飞鸟检测数据集-点我下载

基于YOLOv9的空中飞鸟识别检测系统

项目介绍

基于YOLOv9的空中飞鸟识别检测系统是一个利用深度学习技术进行鸟类识别的应用，旨在实现对机场等场景中飞鸟的实时检测和预警，从而帮助提升飞行安全。本文将详细介绍该系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线。

环境配置

安装Python和相关库

首先，确保安装了Python 3.7及以上版本，并安装以下必要的库：

pip install numpy pandas opencv-python pillow torch torchvision flask

安装YOLOv9模型库

YOLOv9的源码和模型可以在其官方GitHub仓库中找到。你可以通过以下命令克隆仓库并安装依赖：

git clone https://github.com/Wang-Chien/yolov9
cd yolov9
pip install -r requirements.txt

数据集准备

数据收集

为了训练一个高效的飞鸟识别模型，你需要收集大量包含各种飞鸟类别的图像数据。你可以使用公开数据集，如Kaggle上的鸟类数据集，或者自行拍摄和标注。

数据标注

使用标注工具（如LabelImg）对收集到的图像进行标注，生成YOLO格式的标签文件。这些标签文件将包含飞鸟的位置和类别信息。

数据集划分

将数据集划分为训练集、验证集和测试集，确保每个类别的数据分布均匀。这有助于在训练过程中评估模型的性能，并在最终部署前进行充分测试。

模型训练

配置文件修改

在YOLOv9目录下创建一个新的配置文件（如birds.yaml），用于指定训练集、验证集的路径以及飞鸟类别数等信息。

train: /path/to/train/images
val: /path/to/val/images
nc: 10  # 飞鸟类别数
names: ['sparrow', 'eagle', 'parrot', 'pigeon', 'owl', 'crow', 'peacock', 'woodpecker', 'flamingo', 'penguin']

训练模型

使用以下命令开始训练模型：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data birds.yaml --weights yolov9s.pt

训练完成后，模型将保存为best.pt文件。

模型评估

在训练过程中，你可以通过评估指标曲线（如准确率、召回率等）来监控模型的性能。这些指标将帮助你了解模型在不同阶段的表现，并调整训练参数以优化性能。

模型部署

使用Flask搭建Web服务

在项目根目录下创建一个新的文件夹webapp，并在其中创建app.py文件，用于搭建Flask Web服务。

from flask import Flask, request, render_template
import torch
from PIL import Image

app = Flask(__name__)
model = torch.hub.load('Wang-Chien/yolov9', 'custom', path='best.pt')

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    img = Image.open(request.files['file'].stream)
    results = model(img)
    return results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records")

if __name__ == '__main__':
    app.run()

创建UI界面

在webapp文件夹中创建templates文件夹，并在其中创建index.html文件，用于展示UI界面。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>飞鸟识别系统</title>
</head>
<body>
    <h1>飞鸟识别系统</h1>
    <form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data">
        <input type="file" name="file">
        <button type="submit">上传并识别</button>
    </form>
    <div id="result"></div>
    <script>
        const form = document.querySelector('form');
        form.addEventListener('submit', async (e) => {
            e.preventDefault();
            const formData = new FormData(form);
            const response = await fetch('/predict', {
                method: 'POST',
                body: formData
            });
            const result = await response.json();
            document.getElementById('result').innerText = JSON.stringify(result, null, 2);
        });
    </script>
</body>
</html>

运行教程

环境配置：按照上述步骤安装Python和相关库，以及YOLOv9模型库。
数据集准备：收集并标注飞鸟图像数据，划分数据集。
模型训练：修改配置文件，开始训练模型，并保存训练好的模型文件。
模型部署：使用Flask搭建Web服务，创建UI界面，并运行Web服务。
测试系统：通过浏览器访问Web服务，上传飞鸟图像进行测试，并查看识别结果。

训练过程结果截图

在这里插入图片描述

评估指标曲线

在训练过程中，你可以使用TensorBoard等工具来可视化评估指标曲线，如准确率、召回率、F1分数等。这些曲线将帮助你了解模型在不同训练阶段的性能表现，并调整训练参数以优化模型性能。
pr曲线图，迭代200次

飞鸟数据集标签可视化分布图

识别检测结果
![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a1d8a0fce2364d7f96d1586d19e9e0f2.jpeg#pic_center