【源码】基于Python的船只与角色检测系统

项目简介

本项目致力于解决海洋运输中船只与角色的管理和监控难题，利用深度学习技术，特别是YOLOv8模型，打造了一个高效准确的船只与角色检测系统。通过融合“合并的Roblox与船只”数据集改进YOLOv8模型，提高其在复杂海洋环境下的检测精度和鲁棒性，为海洋安全、环境保护和资源管理提供技术支撑。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：适配YOLOV8的“目标检测”与“实例分割”模型，可通过加载相应的权重（.pt）文件实现模型的自适应加载。
2. 多样识别模式：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种识别模式。
3. 结果保存导出：自动保存导出三种识别结果，避免手动导出可能出现的卡顿和爆内存问题。
4. 前端自定义：支持对Web前端系统中的标题、背景图等进行自定义修改。
5. 功能灵活调节：系统支持检测结果表格显示、置信度和IOU阈值手动调节、自定义加载权重文件。
6. 数据统计导出：支持将检测结果数据导出为Excel文件。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python环境，并安装项目所需的依赖库，如PyTorch、Ultralytics等。可参考以下视频教程： - 环境部署教程链接（零基础手把手教学） - 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接（零基础手把手教学）

数据集准备

下载并准备“合并的Roblox与船只”数据集，可参考数据集信息展示部分了解数据集详情。

训练模型

按照提供的手把手YOLOV8训练视频教程进行模型训练： 手把手YOLOV8训练视频教程（零基础小白有手就能学会）

运行系统

下载项目源码，运行ui.py文件启动Streamlit应用，即可开始进行船只和角色的检测。

结果展示

通过Web前端界面查看检测结果，可选择不同的识别模式进行检测。

优化调整

若要对模型进行改进，可参考70 + 种全套YOLOV8创新点相关教程： - 70 + 种全套YOLOV8创新点代码加载调参视频教程（一键加载写好的改进模型的配置文件） - 70 + 种全套YOLOV8创新点原理讲解链接

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】