基于深度学习的目标检测系统Ai(Pyqt5界面+Python项目源码+YOLO5/8/10/11模型pt/onnx格式)

作品简介

AirsPy 是一款基于Python 与 PyQt5 开发的图形化目标检测应用,专为科研、教学、工业质检及安防监控等场景设计。该软件以 YOLO 系列模型为核心,支持加载 .pt 或 ONNX 格式 的目标检测模型,对图像、视频、本地摄像头及网络流媒体进行实时推理,并以直观的方式可视化检测结果。

本系统具备友好的用户界面、灵活的参数配置能力、多源输入兼容性以及完善的检测结果管理机制。用户无需编写代码即可完成从模型部署到结果导出的全流程操作。同时,软件架构清晰,支持在此基础上进行二次开发与功能拓展。

版本:

软件界面展示:

软件主要功能:

  1. 多源检测:可识别图片、视频、摄像头、网络视频流多种来源。
  2. 实时推理:加载YOLO模型进行实时目标检测与画面标记。
  3. 参数调节:支持动态调整检测阈值、跳帧等参数并即时生效。
  4. 交互查看:鼠标悬停看详情,点击表格可定位对应画面。
  5. 结果保存:自动保存带框结果图/视频和结构化数据。
  6. 数据管理:一键导出/导入Excel,完整回溯历史检测结果。
  7. 配置管理:图形化加载模型与配置文件,设置可保存复用。
  8. 打包部署:可打包为独立exe文件,便于分发安装。


详细使用说明:

【目标检测软件 02】AirsPy 目标检测系统操作指南-CSDN博客

视频教程:

目标检测软件(AirsPyqt5)_哔哩哔哩_bilibili

购买后可以得到:


代码结构:

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创作时间: