一、项目介绍

项目背景:
水下鱼类识别在海洋生态研究、渔业资源管理、水产养殖等领域具有重要意义。传统的水下鱼类识别方法依赖于人工观察或声呐技术，效率较低且容易受到水下环境的干扰。基于深度学习的目标检测技术能够自动识别鱼类，并在复杂水下环境中提供准确的检测结果。

项目目标:
本项目旨在利用 YOLOv10 目标检测算法，构建一个高效、准确的水下鱼类识别系统。系统能够实时检测图像或视频中的鱼类，并输出检测结果。通过训练和优化模型，系统能够在复杂水下环境中准确识别鱼类，满足海洋生态研究和渔业资源管理的需求。

技术栈:

• 深度学习框架: PyTorch

• 目标检测算法: YOLOv10

• 数据处理: OpenCV, NumPy

• 模型训练与评估: PyTorch Lightning, TensorBoard

• 部署: ONNX, TensorRT (可选)

项目流程:

1. 数据准备: 收集并标注水下鱼类图像数据，划分为训练集、验证集和测试集。

2. 模型训练: 使用 YOLOv10 模型在训练集上进行训练，调整超参数以优化模型性能。

3. 模型评估: 在验证集和测试集上评估模型性能，计算精度、召回率、mAP等指标。

4. 模型优化: 通过数据增强、模型剪枝、量化等技术进一步优化模型。

5. 部署与应用: 将训练好的模型部署到实际应用场景中，如水下机器人、渔业资源监测系统或海洋生态研究平台。

目录

 一、项目介绍

二、项目功能展示

        系统功能

图片检测

视频检测

摄像头实时检测

三、数据集介绍

数据集配置文件data.yaml

数据集制作流程

四、项目环境配置

创建虚拟环境

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

五、模型训练

训练代码

训练结果

六、核心代码

七、项目源码（视频下方简介内）

---

基于深度学习YOLOv10的水下鱼类检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅ 图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅ 视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅ 摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

• 图片检测

        该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。

• 视频检测

        视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

        该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集内容:

• 类别数量 (nc): 1 类

• 类别名称: ['fish']

• 数据总量: 1463 张图像

  • 训练集: 1170 张图像

  • 验证集: 146 张图像

  • 测试集: 147 张图像

数据集来源:
数据集通过多种途径收集，包括公开数据集（如 Fish4Knowledge）、水下摄像机拍摄以及实际渔业资源监测图像。为确保数据的多样性和泛化能力，数据集中包含了不同种类、尺寸、颜色的鱼类图像，同时涵盖了多种水下环境和光照条件。

数据标注:

• 每张图像中的鱼类均使用边界框 (Bounding Box) 进行标注，标注格式为 YOLO 格式 (class_id, x_center, y_center, width, height)。

• 标注工具: LabelImg 或 CVAT。

• 标注文件: 每个图像对应一个 .txt 文件，存储标注信息。

数据集特点:

1. 多样性: 数据集中包含不同种类、尺寸、颜色的鱼类图像，涵盖了多种水下环境（如珊瑚礁、深海、浅海等）。

2. 挑战性: 部分图像包含复杂背景、光照变化、遮挡等干扰因素，以提高模型的鲁棒性。

3. 平衡性: 训练集、验证集和测试集的比例合理，确保模型在训练、验证和测试过程中能够充分学习并泛化。

数据增强:
为提高模型的泛化能力，训练过程中采用了多种数据增强技术，包括：

• 随机裁剪 (Random Crop)

• 随机旋转 (Random Rotation)

• 颜色抖动 (Color Jitter)

• 高斯噪声 (Gaussian Noise)

• 水平翻转 (Horizontal Flip)

• 模拟光照变化 (Lighting Variation)

数据集配置文件data.yaml

train: .\datasets\images\train
val: .\datasets\images\val
test: .\datasets\images\test


# Classes
names: ['fish']

数据集制作流程

• 标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

• 转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

• 分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

• 准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

• 调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov10 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov10
 

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLOv10

model_path = 'yolov10s.pt'
data_path = 'datasets/data.yaml'

if __name__ == '__main__':
    model = YOLOv10(model_path)
    results = model.train(data=data_path,
                          epochs=500,
                          batch=64,
                          device='0',
                          workers=0,
                          project='runs/detect',
                          name='exp',
                          )

根据实际情况更换模型
yolov10n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。
yolov10s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。
yolov10m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。
yolov10b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。
yolov10l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov10s.pt：初始化模型权重，yolov10s.pt 是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

import sys
 
import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
from ultralytics import YOLOv10
from UiMain import UiMainWindow
import time
import os
 
 
class DetectionThread(QThread):
    frame_received = pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list)  # 原始帧, 检测帧, 检测结果
    finished_signal = pyqtSignal()  # 线程完成信号
 
    def __init__(self, model, source, conf, iou, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.model = model
        self.source = source
        self.conf = conf
        self.iou = iou
        self.running = True
 
    def run(self):
        try:
            if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')):  # 视频或摄像头
                cap = cv2.VideoCapture(self.source)
                while self.running and cap.isOpened():
                    ret, frame = cap.read()
                    if not ret:
                        break
 
                    # 保存原始帧
                    original_frame = frame.copy()
 
                    # 检测
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()
 
                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))
 
                    # 发送信号
                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )
 
                    # 控制帧率
                    time.sleep(0.03)  # 约30fps
 
                cap.release()
            else:  # 图片
                frame = cv2.imread(self.source)
                if frame is not None:
                    original_frame = frame.copy()
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()
 
                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))
 
                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )
 
        except Exception as e:
            print(f"Detection error: {e}")
        finally:
            self.finished_signal.emit()
 
    def stop(self):
        self.running = False
 
 
class MainWindow(UiMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
 
        # 初始化模型
        self.model = None
        self.detection_thread = None
        self.current_image = None
        self.current_result = None
        self.video_writer = None
        self.is_camera_running = False
        self.is_video_running = False
        self.last_detection_result = None  # 新增：保存最后一次检测结果
 
        # 连接按钮信号
        self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image)
        self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video)
        self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera)
        self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection)
        self.save_btn.clicked.connect(self.save_result)
 
        # 初始化模型
        self.load_model()
 
    def load_model(self):
        try:
            model_name = self.model_combo.currentText()
            self.model = YOLOv10(f"{model_name}.pt")  # 自动下载或加载本地模型
            self.update_status(f"模型 {model_name} 加载成功")
        except Exception as e:
            QMessageBox.critical(self, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}")
            self.update_status("模型加载失败")
 
    def detect_image(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return
 
        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)")
 
        if file_path:
            self.clear_results()
            self.current_image = cv2.imread(file_path)
            self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            self.display_image(self.original_image_label, self.current_image)
 
            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()
 
            self.update_status(f"正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}")
 
    def detect_video(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return
 
        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)")
 
        if file_path:
            self.clear_results()
            self.is_video_running = True
 
            # 初始化视频写入器
            cap = cv2.VideoCapture(file_path)
            frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
            frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
            fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
            cap.release()
 
            # 创建保存路径
            save_dir = "results"
            os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
            timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
            save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.mp4")
 
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
            self.video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))
 
            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()
 
            self.update_status(f"正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}")
 
    def detect_camera(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return
 
        self.clear_results()
        self.is_camera_running = True
 
        # 创建检测线程 (默认使用摄像头0)
        conf = self.confidence_spinbox.value()
        iou = self.iou_spinbox.value()
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, 0, conf, iou)
        self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
        self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
        self.detection_thread.start()
 
        self.update_status("正在从摄像头检测...")
 
    def stop_detection(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            self.detection_thread.stop()
            self.detection_thread.quit()
            self.detection_thread.wait()
 
        if self.video_writer:
            self.video_writer.release()
            self.video_writer = None
 
        self.is_camera_running = False
        self.is_video_running = False
        self.update_status("检测已停止")
 
    def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections):
        # 更新原始图像和结果图像
        self.display_image(self.original_image_label, original_frame)
        self.display_image(self.result_image_label, result_frame)
 
        # 保存当前结果帧用于后续保存
        self.last_detection_result = result_frame  # 新增：保存检测结果
 
        # 更新表格
        self.clear_results()
        for class_name, confidence, x, y in detections:
            self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y)
 
        # 保存视频帧
        if self.video_writer:
            self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR))
 
    def on_detection_finished(self):
        if self.video_writer:
            self.video_writer.release()
            self.video_writer = None
            self.update_status("视频检测完成，结果已保存")
        elif self.is_camera_running:
            self.update_status("摄像头检测已停止")
        else:
            self.update_status("图片检测完成")
 
    def save_result(self):
        if not hasattr(self, 'last_detection_result') or self.last_detection_result is None:
            QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可保存的检测结果")
            return
 
        save_dir = "results"
        os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
        timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
 
        if self.is_camera_running or self.is_video_running:
            # 保存当前帧为图片
            save_path = os.path.join(save_dir, f"snapshot_{timestamp}.jpg")
            cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR))
            self.update_status(f"截图已保存: {save_path}")
        else:
            # 保存图片检测结果
            save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.jpg")
            cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR))
            self.update_status(f"检测结果已保存: {save_path}")
 
    def closeEvent(self, event):
        self.stop_detection()
        event.accept()
 
 
if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
 
    # 设置应用程序样式
    app.setStyle("Fusion")
 
    # 创建并显示主窗口
    window = MainWindow()
    window.show()
 
    sys.exit(app.exec_())

七、项目源码（视频下方简介内）

        完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

基于深度学习YOLOv10的水下鱼类检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili