摘要本研究旨在开发一套基于YOLOv7算法的犬只牵绳检测系统以提高公共场所的犬只管理效率和安全性。针对当前社会对于犬只牵绳规定的重视系统能够自动识别并检测未牵绳的犬只从而帮助公众和管理部门更好地遵守和执行相关规定。系统研究主要围绕深度学习算法、目标检测基础、YOLO算法概述和注意力机制等关键技术展开。通过采集和处理大量犬只图像数据成功构建了基于YOLOv7的犬只牵绳检测模型。在算法实现过程中对上采样、损失函数以及YOLOv7的网络结构进行了改进以提升检测性能和精度。测试结果显示该系统在实时性和准确性方面均表现出色能够有效地识别并检测未牵绳的犬只。此外为了增强系统的实用性和用户友好性还基于PyQt5设计了交互界面实现了操作界面、主界面和检测界面的搭建与功能实现。目 录第1章绪论1.1 选题背景及意义1.2 国内外研究现状1.3 研究内容第2章相关技术介绍2.1 深度学习算法2.1.1 卷积神经网络2.1.2损失函数2.2 目标检测基础2.2.1 边界框和锚框2.2.2 交并比2.2.3 非极大值抑制2.2.4 评价指标2.3 YOLO 算法概述2.4 注意力机制第3章 数据分析3.1 数据采集3.2 数据处理3.3 模型构建第4章 基于YOLOv7的犬只牵绳检测系统研究4.1 开发环境4.2 算法实现4.3 改进上采样4.4 改进损失函数4.5 改进后的 YOLOv7结构4.6 测试与性能分析第5章 基于pqyt5的犬只牵绳检测系统交互界面设计5.1 交互界面环境配置5.2 操作界面搭建5.3 主界面搭建5.4 检测界面功能实现第6章 总结参考文献致谢第1章绪论1.1选题背景及意义随着城市化进程的加速和人们生活水平的提高养犬已成为越来越多人的生活方式。然而犬只管理问题也随之而来尤其是犬只牵绳问题成为了社区管理的难点和热点。目前传统的犬只管理方式主要依赖于人工巡查和口头提醒这种方式不仅效率低下而且难以全面覆盖和实时监控。因此开发一种高效、准确的犬只牵绳检测系统成为了迫切的需求。近年来深度学习技术在目标检测领域取得了显著进展尤其是在实时目标检测方面YOLO系列算法以其高效性和准确性受到了广泛关注。YOLOv7作为该系列的最新成果不仅继承了前代算法的优点还在速度和精度上进行了进一步的优化和提升。因此将YOLOv7应用于犬只牵绳检测系统中具有广阔的应用前景和巨大的潜力。第2章相关技术介绍介绍了相关技术包括深度学习算法如卷积神经网络含卷积层、池化层、激活函数、全连接层以及交叉熵、欧氏、合页等损失函数、目标检测基础涉及边界框、锚框、交并比、非极大值抑制及精确率、召回率等评价指标、YOLO 算法概述从 YOLOv1 到 YOLOv7 的发展各版本在网络结构、特征提取等方面的改进以及注意力机制分柔性和硬性介绍了 SE 和 CBAM 等模块。第3章 数据分析3.1 数据采集从Kaggle比赛的猫和狗的照片中获得2 000张这些照片是在公众环境中识别无绳宠物的并利用网络爬虫方法获得的。还对这些照片进行了500张的数据加工和扩展。鉴于公众环境下的宠物狗活动时长及其天气条件各异例如阳光灿烂、雨水充沛、午后或夜晚为了增强模型在这些环境下捕捉宠物狗照片的稳定性需要对照片的色彩范围进行修改并且调节HSVHue,Saturation,Value颜色模型的色彩强度H、饱满程度S、亮度V以便更好地模拟各种天气和时间的环境条件具体可参见图表。通过数据提升技术成功地收集了500张图片。图3-1 色域扭曲数据增强第5章 基于pqyt5的犬只牵绳检测系统交互界面设计5.2 操作界面搭建基于YOLOv7的犬只牵绳检测系统主要通过添加图片以及视频文件实现检测如图 5-1 所示。 最终输出结果将在系统界面中显示。图5-1操作界面搭建5.3主界面搭建系统基于本文所优化的两种目标检测网络设计了一个犬只牵绳检测能够对输入的图片或者视频文件进行检测。运行系统系统调用YOLOv5以及YOLOV7算法进行检测最终输出结果在系统界面中显示。本文基于 PyQt5 设计了YOLOv7犬只牵绳检测的用户交互界面如图 5-2 所示主要包含了三大模块分别是添加文件、开始检测以及退出系统模块。图5-2犬只牵绳检测界面从图 5-2 中可以看到在输入选择中提供了文件添加点击后可以选择本地图片或者视频进行检测当检测完毕后检测结果会自动显示在结果统计中展示的是当前检测结果中所检测的类别以及它们的情况以便对检测结果进行统计分析。当选择好所需检测的文件以及调整好参数后点击界面底部的运行按钮系统就会进行检测以及展示检测结果。5.4检测界面功能实现通过使用 PyQt5 搭建出了YOLOv7的犬只牵绳检测系统本节将从YOLOv7的犬只牵绳检测系统的牵绳检测以及未牵绳检测两个方面对系统进行功能的测试。1牵绳检测首先打开系统运行出现YOLOv7的犬只牵绳检测系统检测界面点击添加文件然后选择文件并点击开始检测如图 5-3 所示图5-3牵绳检测结果界面第6章 总结本研究成功地开发了一套基于YOLOv7算法的犬只牵绳检测系统该系统在公共场所的犬只管理中展现出了显著的应用潜力。通过深入探索深度学习算法、目标检测技术和注意力机制构建了一个高效且准确的模型能够实时检测并识别未牵绳的犬只。