基于PyQt5和YOLOv5开发的自定义区域入侵检测事件信息统计系统python源码+项目操作说明(可作毕设).zip

【资源说明】 基于PyQt5和YOLOv5开发的自定义区域入侵检测事件信息统计系统python源码+项目操作说明(可作毕设).zip 添加鼠标绘制多边形功能： - 现支持鼠标绘制和直接读取json类型的多边形坐标信息 --- ## 一、项目简介 使用PyQt5为yolov5添加一个可视化检测界面，并实现简单的界面跳转，以及区域入侵，具体情况如下： **特点：** 1. UI界面与逻辑代码分离 2. 支持自选定模型 3. 同时输出检测结果与相应相关信息 4. 支持图片，视频，摄像头检测 5. 支持视频暂停与继续检测 6. 支持区域入侵、自定义区域、计数 ## 二、快速开始 **环境与相关文件配置：** - 按照`ult-yolov5`中的`requirements`要求配置环境 - 安装 PyQt5，并注意需要在一个`env`环境中进行安装与配置 - 下载或训练一个模型，将`.pt`文件放到`weights`文件夹，权重文件可以自己选，程序默认打开`weights`文件夹 - 使用的 YOLOv5 release 版本为 v5.0: [Releases · ultralytics/yolov5 (github.com)](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases) - 设置`init`中的`opt`参数，`opt`参数的设置与`detect.py`中的设置一致 - 需要在 PyCharm 配置外部工具 Qtdesigner 和 PYUIC **程序使用方式：** - 直接运行`detect_logicwd.py`，进入检测界面 ```shell script python detect_logicwd.py ``` ## 三、使用说明 1. 启动`detect_logicwd.py`后，显示具体的软件界面  系统界面分为左侧的功能选择、右侧的目标检测物体信息以及中间的检测结果画面。 2. 首先在 **功能选择** 区选择可用的yolov5权重文件，然后点击 **初始化模型** 按钮完成目标检测模型的载入。权重模型的选择支持自己训练的模型，只要放置到对应的weights文件夹下，通过PyQT添加对应的comboBox文本即可 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！