一种基于YOLOv5和PyQt5的死螺检测及计数方法

本发明涉及深度学习目标检测技术领域，具体为一种基于YOLOv5和PyQt5的死螺检测及计数方法，通过使用YOLOv5目标检测算法建立模型实现对死螺和活螺的检测与分类，并使用PyQt5设计出一个具有人机交互功能的GUI使用界面。包括以下步骤：获取死螺和活螺的强光照射表面图像数据集；使用labelimg可视化标注工具对数据集预处理；构建基于YOLOv5算法的死螺视觉检测模型；将处理后的数据集导入模型并生成死螺检测模型的权重文件；将图片、视频或实时画面导入模型；模型对田螺死螺分类并计算死螺和活螺对应数量；设计基于PyQt5的死螺检测GUI界面；将模型检测和统计的结果呈现在GUI界面。可快速、准确的死螺智能检测及计数功能，并具有完整简洁的操作界面，能够使用户具有良好的操作体验。