【源码】基于Python和YOLOv8的篮球和运动员检测系统

项目简介

本项目借助改进的YOLOv8算法，运用深度学习技术达成对篮球比赛里球、篮筐以及运动员的实时检测。通过优化YOLOv8模型，提高了检测的精度与效率，可为教练员和运动员提供实时数据支撑，助力他们更好地分析比赛状况、制定战术策略。此外，项目具备图片识别、视频识别、摄像头实时识别等功能，还支持检测结果的保存与导出。

项目的主要特性和功能

1. 实时检测：能实时检测篮球比赛中的球、篮筐和运动员，并进行可视化展示。
2. 多模式识别：支持图片、视频、摄像头实时识别等多种模式。
3. 结果保存与导出：自动保存并导出检测结果，便于后续分析。
4. 数据集支持：提供4900张标注好的图像数据集，包含篮球、篮筐和运动员三类目标。
5. 改进的YOLOv8模型：引入反向传播和特征融合等技术，提升检测精度和效率。
6. Web前端展示：提供Web前端界面，用户可通过界面进行检测操作并查看结果。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装Python 3.8及以上版本，并安装以下依赖库： bash pip install torch torchvision ultralytics streamlit opencv-python numpy

2. 下载项目源码

从提供的下载链接获取项目的完整源码和数据集。

3. 配置环境

1. 进入项目目录： bash cd basketball-detection-system
2. 创建并激活Python虚拟环境： bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
3. 安装项目依赖： bash pip install -r requirements.txt

4. 训练模型

1. 下载并解压数据集，确保数据集路径正确。
2. 运行训练脚本： bash python train.py 训练完成后，模型权重文件将保存在runs/train/weights/目录下。

5. 运行Web前端

1. 启动Streamlit Web应用： bash streamlit run ui.py
2. 打开浏览器，访问http://localhost:8501，使用Web前端界面进行检测操作。

6. 使用系统

• 图片识别：上传图片文件，系统自动检测并显示结果。
• 视频识别：上传视频文件，系统逐帧检测并保存结果。
• 摄像头实时识别：连接摄像头，系统实时检测并显示结果。

下载地址

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