极智项目 | 基于PyQT实现的YOLOv12行人目标检测软件设计

基于YOLOv12的专业级行人目标检测软件应用

开发者: 极智视界

软件下载：链接

🌟 项目特色

• 专业检测: 基于最新YOLOv12模型，专门针对行人检测优化
• 现代界面: 采用PyQt5构建的美观、直观的图形用户界面
• 高性能: 支持GPU加速，检测速度快，精度高
• 详细结果: 提供完整的检测统计和可视化结果
• 多格式导出: 支持图像和JSON格式的结果保存
• 参数调节: 实时调整检测参数，满足不同场景需求

界面预览

主界面

• 左侧控制面板：模型选择、参数配置、操作按钮
• 右侧显示区域：图像显示、检测结果、系统日志

• 单图检测界面

• 批量检测界面

功能特点

• 支持拖拽上传图片
• 实时参数调节（置信度、IoU阈值等）
• 批量处理多张图片
• 详细的检测结果表格
• 完整的操作日志记录

🚀 快速开始

环境要求

• 操作系统: Ubuntu 18.04+ / Windows 10+ / macOS 10.15+
• Python: 3.11+
• 内存: 8GB+ (推荐16GB+)
• 显卡: NVIDIA GPU (可选，用于加速)

一键安装

1. 下载项目：链接

1. 运行环境配置脚本

# 自动创建conda环境并安装所有依赖
bash setup_env.sh

1. 激活环境并启动

conda activate yolov12_pedestrian
python src/main.py

手动安装

1. 创建Python环境

conda create -n yolov12_pedestrian python=3.11
conda activate yolov12_pedestrian

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

1. 下载模型文件

mkdir -p models
cd models# 下载YOLOv12模型（选择一个或多个）
wget https://github.com/sunsmarterjie/yolov12/releases/download/turbo/yolov12n.pt  # 轻量级
wget https://github.com/sunsmarterjie/yolov12/releases/download/turbo/yolov12s.pt  # 小型
wget https://github.com/sunsmarterjie/yolov12/releases/download/turbo/yolov12m.pt  # 中型

1. 启动应用

python src/main.py

使用指南

基本操作

1. 加载图片

• • 点击"上传图片"按钮选择图片
  • 或直接拖拽图片到显示区域

1. 配置参数

• • 置信度阈值: 控制检测的敏感度（0.01-1.00）
  • IoU阈值: 控制重叠检测框的过滤（0.01-1.00）
  • 图像尺寸: 输入图像的处理尺寸（320-1280）
  • 最大检测数: 单张图片最大检测目标数量

1. 开始检测

• • 点击"🔍 开始检测"按钮
  • 等待检测完成，查看结果

1. 查看结果

• • 图像显示: 查看标注后的检测图像
  • 检测结果: 详细的检测数据表格
  • 系统日志: 操作记录和状态信息

1. 保存结果

• • 点击"保存结果"
  • 选择保存格式（图片或JSON）

高级功能

批量处理

1. 点击"📂 批量处理"
2. 选择包含图片的文件夹
3. 系统自动加载并处理多张图片

模型切换

• 在"模型配置"区域选择不同的YOLOv12模型
• 支持n/s/m/l/x等不同规模的模型

参数优化

• 高精度场景: 降低置信度阈值（0.15-0.25）
• 高速度场景: 提高置信度阈值（0.35-0.50）
• 密集人群: 降低IoU阈值（0.3-0.4）
• 稀疏场景: 提高IoU阈值（0.5-0.7）

📁 项目结构

yolov12_pedestrian_detector/
├── src/                          # 源代码目录
│   ├── main.py                   # 主程序入口
│   ├── main_window.py            # PyQt5主界面
│   └── yolo_detector.py          # YOLOv12检测器核心
├── models/                       # 模型文件目录
│   ├── yolov12n.pt              # 轻量级模型
│   ├── yolov12s.pt              # 小型模型
│   └── yolov12m.pt              # 中型模型
├── assets/                       # 资源文件
├── docs/                         # 文档目录
├── setup_env.sh                 # 环境配置脚本
├── requirements.txt             # Python依赖
└── README.md                    # 项目说明

🔧 技术架构

核心组件

1. YOLOv12检测器 (yolo_detector.py)

• • 基于ultralytics框架
  • 专门针对行人检测优化
  • 支持多种模型规格

1. PyQt5界面 (main_window.py)

• • 现代化Material Design风格
  • 响应式布局设计
  • 多线程处理，界面不卡顿

1. 主程序控制 (main.py)

• • 依赖检查和环境验证
  • 错误处理和日志记录
  • 程序启动和初始化

技术特点

• 异步处理: 检测过程在后台线程执行，不阻塞界面
• 内存优化: 智能图像缓存和内存管理
• 错误恢复: 完善的异常处理和用户提示
• 跨平台: 支持Windows、Linux、macOS

🎯 模型性能

模型	大小	速度(ms)	mAP	推荐场景
YOLOv12n	2.5M	1.60	40.4%	移动设备、实时应用
YOLOv12s	9.1M	2.42	47.6%	平衡性能和精度
YOLOv12m	19.6M	4.27	52.5%	高精度应用
YOLOv12l	26.5M	5.83	53.8%	服务器部署
YOLOv12x	59.3M	10.38	55.4%	最高精度要求

🛠️ 开发指南

自定义开发

1. 扩展检测类别

# 修改 yolo_detector.py 中的类别设置
PERSON_CLASS_ID = 0  # 人类
# 添加其他类别...

1. 界面定制

# 修改 main_window.py 中的样式
def get_app_style(self):return """/* 自定义CSS样式 */"""

1. 添加新功能

• 继承现有类并扩展功能
• 遵循现有的代码结构和命名规范

🐛 常见问题

Q: 程序启动失败

A: 检查Python环境和依赖包安装

python src/main.py  # 查看详细错误信息

Q: 模型加载失败

A: 确认模型文件存在且完整

ls -la models/  # 检查模型文件

Q: 检测速度慢

A: 尝试以下优化：

• 使用更小的模型（yolov12n）
• 降低输入图像尺寸
• 启用GPU加速

Q: 检测精度不够

A: 调整检测参数：

• 降低置信度阈值
• 使用更大的模型
• 调整图像尺寸