【算法介绍】
基于YOLOv8的红外小目标无人机与飞鸟检测系统是一项集成了前沿技术的创新解决方案。该系统利用YOLOv8深度学习模型的强大目标检测能力，结合红外成像技术，实现了对小型无人机和飞鸟等低空飞行目标的快速、准确检测。
YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，在检测精度和速度上均有显著提升，尤其适用于复杂和高动态的场景。通过红外成像，该系统能够在夜间或低能见度条件下有效捕捉目标，克服了传统可见光相机的局限性。
该系统具备高度的灵活性和可扩展性，可以根据具体需求进行定制和优化，以适应不同的应用场景和环境条件。它能够实时输出检测结果，包括目标的位置、类别和置信度等信息，为无人机视觉导航、交通监控、安全巡逻等领域提供了有力支持。
此外，基于YOLOv8的红外小目标无人机与飞鸟检测系统还具备强大的抗干扰能力和生存能力，能够在复杂电磁环境中稳定工作，确保检测的准确性和可靠性。这一系统的引入，将进一步提升无人机与飞鸟探测的精度和效率，为现代社会带来更多便利和安全。
【效果展示】
【测试环境】
windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.95
【模型可以检测出类别】
Airplane
Bird
Drone
Helicopter
【训练数据集】
https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89767353
【部分实现源码】
class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow): signal = QtCore.pyqtSignal(str, str) def setupUi(self): self.setObjectName("MainWindow") self.resize(1280, 728) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") self.weights_dir = './weights' self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630)) self.picture.setStyleSheet("background:black") self.picture.setObjectName("picture") self.picture.setScaledContents(True) self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21)) self.label_2.setObjectName("label_2") self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget) self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21)) self.cb_weights.setObjectName("cb_weights") self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed) self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21)) self.label_3.setObjectName("label_3") self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget) self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22)) self.hs_conf.setProperty("value", 25) self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal) self.hs_conf.setObjectName("hs_conf") self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change) self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget) self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22)) self.dsb_conf.setMaximum(1.0) self.dsb_conf.setSingleStep(0.01) self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25) self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf") self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change) self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget) self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22)) self.dsb_iou.setMaximum(1.0) self.dsb_iou.setSingleStep(0.01) self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45) self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou") self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change) self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget) self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22)) self.hs_iou.setProperty("value", 45) self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal) self.hs_iou.setObjectName("hs_iou") self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change) self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21)) self.label_4.setObjectName("label_4") self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget) self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21)) self.label_5.setObjectName("label_5") self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget) self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400)) self.le_res.setObjectName("le_res") self.setCentralWidget(self.centralwidget) self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self) self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30)) self.menubar.setObjectName("menubar") self.setMenuBar(self.menubar) self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self) self.statusbar.setObjectName("statusbar") self.setStatusBar(self.statusbar) self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self) self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon) self.toolBar.setObjectName("toolBar") self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar) self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self) icon = QtGui.QIcon() icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.actionopenpic.setIcon(icon) self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic") self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image) self.action = QtWidgets.QAction(self) icon1 = QtGui.QIcon() icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.action.setIcon(icon1) self.action.setObjectName("action") self.action.triggered.connect(self.open_video) self.action_2 = QtWidgets.QAction(self) icon2 = QtGui.QIcon() icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.action_2.setIcon(icon2) self.action_2.setObjectName("action_2") self.action_2.triggered.connect(self.open_camera) self.actionexit = QtWidgets.QAction(self) icon3 = QtGui.QIcon() icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off) self.actionexit.setIcon(icon3) self.actionexit.setObjectName("actionexit") self.actionexit.triggered.connect(self.exit) self.toolBar.addAction(self.actionopenpic) self.toolBar.addAction(self.action) self.toolBar.addAction(self.action_2) self.toolBar.addAction(self.actionexit) self.retranslateUi() QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self) self.init_all()
【使用步骤】
使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可
【提供文件】
python源码
yolov8n.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）