目    录

1  绪论

1.1研究背景和意义

1.2课题研究现状

1.3研究内容及组织结构

2  相关技术算法介绍

2.1 Python

2.2 YOLOv8

2.3 pyqt5

2.3 神经网络

2.4 目标检测

3  YOLO水下海洋生物识别模型构建

3.1算法设计流程

3.2数据集

3.2.1数据标注

3.2.2数据增强

3.3模型的搭建

3.4模型的训练

4  实验与结果分析

4.1实验环境介绍

4.2测试数据集

4.3评价指标

4.4结果分析

5  GUI 交互式界面设计

5.1 Pyqt5交互式界面准备

5.2 界面功能实现

5.2.1系统界面

5.2.2识别功能

5.2.3视频识别

结 论

参考文献

附  录

项目介绍

为解决传统水下海洋生物人工检测效率低、主观性强、易惊扰生物、无法持续监测的行业痛点，本文设计并实现一款基于YOLOv8的水下海洋生物检测系统。系统聚焦复杂水下场景存在的图像失真、目标密集、小目标难识别等检测难题，依托深度学习目标检测技术，结合数据增强、迁移学习等方法优化YOLOv8模型结构与超参数，有效提升模型对海胆、海参、海星、扇贝等常见水下生物的识别精度与鲁棒性。本研究完成数据集构建、数据标注、模型训练优化等核心工作，通过多组实验验证模型性能，系统整体mAP@0.5达77.5%，识别准确率优异。同时基于PyQt5开发可视化GUI交互界面，支持图片、视频、实时摄像头多源检测，实现生物识别、结果可视化、数据管理等功能。系统检测速度快、易用性强，可适配海洋生态监测、渔业资源调查、海洋牧场养护等场景，为海洋生态保护与可持续开发提供智能化技术支撑。

开发环境

开发语言：Python

深度学习框架：PyTorch、Ultralytics

图像处理框架：OpenCV

GUI开发框架：PyQt5

系统架构：单机桌面架构

开发工具：PyCharm、LabelImg

运行环境：Python3.8及以上、CUDA11.6加速环境

硬件环境：Windows10/11系统、16GB内存、NVIDIA独立显卡

支持定做：java/php/python/android/小程序/vue/爬虫/c#/asp.net

系统实现

当输入一张水下生物图片后，系统能够在1秒内完成识别过程，并准确展示出置信度。系统的识别过程是一个完整的流程：首先接收来自不同输入源（图片、视频或摄像头）的图像数据，然后对图像进行必要的预处理和标准化，接着将处理后的图像输入到训练好的YOLOv8模型中进行推理，最后将识别结果、置信度和处理时间等信息实时显示在界面上，并将详细信息记录到结果表格中。

图 5-3 图片识别

论文参考