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
- 下载项目：链接
- 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- 激活环境并启动
conda activate yolov12_pedestrian
python src/main.py手动安装
- 创建Python环境
conda create -n yolov12_pedestrian python=3.11
conda activate yolov12_pedestrian- 安装依赖
pip install -r requirements.txt- 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- 启动应用
python src/main.py使用指南
基本操作
- 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
- 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
- 开始检测
-
- 点击"🔍 开始检测"按钮
- 等待检测完成，查看结果
- 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
- 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
- 点击"📂 批量处理"
- 选择包含图片的文件夹
- 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
- YOLOv12检测器 (
yolo_detector.py)
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- 基于ultralytics框架
- 专门针对行人检测优化
- 支持多种模型规格
- 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
- 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
- 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...- 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 */
"""- 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
