标题：基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统
无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利，但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控，本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法，能够准确地检测无人机，并实时计数其数量，提供给用户可视化的监控界面。
无人机技术的飞速发展使得无人机的应用场景越来越广泛，如环境巡查、农业植保、物流配送等。然而，无人机的安全管理和监控成为亟待解决的问题。传统的无人机监控方法主要依靠人工巡查，效率低下且易受主观因素影响。因此，开发一种自动化的无人机视频检测与计数系统具有重要意义。
目前，已有许多研究者对无人机检测与计数进行了深入研究。其中，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的效果。YOLOv5作为一种高效的目标检测算法，具有快速、准确的特点，适用于无人机视频检测与计数。
def show_video_frame(self):
name_list = []
flag, img = self.cap.read()
if img is not None:
info_show = self.detect(name_list, img) # 检测结果写入到原始img上
self.vid_writer.write(img) # 检测结果写入视频
# print(info_show)
# 检测信息显示在界面
self.ui.textBrowser.setText(info_show)
show = cv2.resize(img, (640, 480)) # 直接将原始img上的检测结果进行显示
self.result = cv2.cvtColor(show, cv2.COLOR_BGR2RGB)
showImage = QtGui.QImage(self.result.data, self.result.shape[1], self.result.shape[0],
QtGui.QImage.Format_RGB888)
self.ui.label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(showImage))
self.ui.label.setScaledContents(True) # 设置图像自适应界面大小
else:
self.timer_video.stop()
# 读写结束，释放资源
self.cap.release() # 释放video_capture资源
self.vid_writer.release() # 释放video_writer资源
self.ui.label.clear()
# 视频帧显示期间，禁用其他检测按键功能
self.ui.pushButton_video.setDisabled(False)
self.ui.pushButton_img.setDisabled(False)
self.ui.pushButton_camer.setDisabled(False)
# 暂停与继续检测
def button_video_stop(self):
self.timer_video.blockSignals(False)
# 暂停检测
# 若QTimer已经触发，且激活
if self.timer_video.isActive() == True and self.num_stop%2 == 1:
self.ui.pushButton_stop.setText(u'暂停检测') # 当前状态为暂停状态
self.num_stop = self.num_stop + 1 # 调整标记信号为偶数
self.timer_video.blockSignals(True)
# 继续检测
else:
self.num_stop = self.num_stop + 1
self.ui.pushButton_stop.setText(u'继续检测')
# 结束视频检测
def finish_detect(self):
# self.timer_video.stop()
self.cap.release() # 释放video_capture资源
self.vid_writer.release() # 释放video_writer资源
self.ui.label.clear() # 清空label画布
# 启动其他检测按键功能
self.ui.pushButton_video.setDisabled(False)
self.ui.pushButton_img.setDisabled(False)
self.ui.pushButton_camer.setDisabled(False)
# 结束检测时，查看暂停功能是否复位，将暂停功能恢复至初始状态
# Note:点击暂停之后，num_stop为偶数状态
if self.num_stop%2 == 0:
print("Reset stop/begin!")
self.ui.pushButton_stop.setText(u'暂停/继续')
self.num_stop = self.num_stop + 1
self.timer_video.blockSignals(False)
if __name__ == '__main__':
app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
current_ui = UI_Logic_Window()
current_ui.show()
sys.exit(app.exec_())
本文设计的无人机视频检测与计数系统主要包括以下几个模块：视频输入模块、预处理模块、YOLOv5目标检测模块、计数模块和可视化界面模块。首先，系统通过视频输入模块获取无人机视频流，并进行预处理操作，包括图像增强和尺寸调整等。然后，使用YOLOv5目标检测模块对每一帧图像进行目标检测，准确地定位并标记出无人机的位置。接着，计数模块对检测到的无人机进行计数，并实时更新数量。最后，通过可视化界面模块将结果展示给用户，以供监控和管理。
细分每个模块如下：
视频输入模块：
预处理模块：
YOLOv5目标检测模块：
计数模块：
可视化界面模块：
为验证系统的有效性和准确性，我们使用了大量的无人机视频数据进行实验。实验结果表明，本文设计的无人机视频检测与计数系统能够高效地检测无人机，并实时计数其数量。在多个测试场景下，系统的检测精度达到了90%以上，计数准确率在95%以上。
本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统，通过使用深度学习目标检测算法和实时计数模块，实现了对无人机的准确检测和实时计数。该系统具有较高的检测精度和计数准确率，可以应用于无人机安全管理、监控和智能化调度等方面。未来，我们将进一步优化系统的性能，并丰富其功能，以满足不同场景下的需求。
关键词：无人机，视频检测，计数系统，YOLOv5，深度学习
ｑｑ1309399183