基于YOLOv11的动物类别实时检测系统（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）

100多种【基于YOLOv8/v10/v11的目标检测系统】目录（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）

摘要：

本文提出了一种基于YOLOv11算法的动物检测系统，利用7101张图片（5521张训练集，1580张验证集）进行模型训练，最终开发出一个高效的动物检测模型。为了方便用户操作和实时检测，本系统还开发了基于Python和PySide6的图形用户界面（GUI），实现了动物目标的实时检测功能。此外，为保障系统安全，系统还配备了用户登录界面，需通过账户和密码方可访问。完整的数据集、检测系统源代码以及已训练好的模型可通过文末链接获取。

1.主要功能：

（1）用户注册、登录与密码修改功能，确保系统的安全性。

（2）支持自定义系统标题、简介及封面，提升用户体验。

（3）检测界面具备最小化、最大化以及退出系统功能。

（4）支持对单张图片、图片文件夹、视频或摄像头进行目标检测。

（5）具备检测暂停、结果保存和检测结束功能，提升灵活性。

（6）可自由切换检测模型，满足不同场景需求。

（7）允许用户调整检测的置信度和IoU阈值。

（8）支持单类目标或特定目标的检测，适应性强。

（9）实时展示检测目标的详细信息及检测用时。

（10）自动记录所有检测目标的坐标信息，方便后续分析。

目标检测系统更多的功能介绍以及详细的操作教程请参考链接：目标检测系统操作说明【用户使用指南】（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）_目标检测系统软件设计说明书-CSDN博客

2.意义：

目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分，为动物保护和研究提供了核心技术支持。动物类别的实时检测能够在野生动物保护和生态监测中发挥重要作用。因此，开发高效的目标检测算法是维护生物多样性和生态平衡的基础。

3.数据集介绍：

本系统所使用的数据集包括训练集（5521张）、验证集（1580张）和测试集（790张）。数据标签采用YOLO模型常用的TXT格式，方便直接应用于YOLOv11模型的训练。数据集涵盖 80 种类别：Bear: 熊, Brown-bear: 棕熊, Bull: 公牛, Butterfly: 蝴蝶, Camel: 骆驼, Canary: 金丝雀, Caterpillar: 毛毛虫, Cattle: 牛, Centipede: 蜈蚣, Cheetah: 猎豹, Chicken: 鸡, Crab: 螃蟹, Crocodile: 鳄鱼, Deer: 鹿, Duck: 鸭, Eagle: 鹰, Elephant: 大象, Fish: 鱼, Fox: 狐狸, Frog: 青蛙, Giraffe: 长颈鹿, Goat: 山羊, Goldfish: 金鱼, Goose: 鹅, Hamster: 仓鼠, Harbor-seal: 港口海豹, Hedgehog: 刺猬, Hippopotamus: 河马, Horse: 马, Jaguar: 美洲豹, Jellyfish: 水母, Kangaroo: 袋鼠, Koala: 考拉, Ladybug: 瓢虫, Leopard: 豹, Lion: 狮子, Lizard: 蜥蜴, Lynx: 猞猁, Magpie: 喜鹊, Monkey: 猴子, Moths-and-butterflies: 蛾子和蝴蝶, Mouse: 老鼠, Mule: 骡子, Ostrich: 鸵鸟, Otter: 水獺, Owl: 猫头鹰, Panda: 熊猫, Parrot: 鹦鹉, Penguin: 企鹅, Pig: 猪, Polar-bear: 北极熊, Rabbit: 兔子, Raccoon: 浣熊, Raven: 乌鸦, Red-panda: 小熊猫, Rhinoceros: 犀牛, Scorpion: 蝎子, Sea-lion: 海狮, Sea-turtle: 海龟, Seahorse: 海马, Shark: 鲨鱼, Sheep: 羊, Shrimp: 虾, Snail: 蜗牛, Snake: 蛇, Sparrow: 麻雀, Spider: 蜘蛛, Squid: 鱿鱼, Squirrel: 松鼠, Starfish: 海星, Swan: 天鹅, Tick: 蜱虫, Tiger: 老虎, Tortoise: 乌龟, Turkey: 火鸡, Turtle: 龟, Whale: 鲸鱼, Woodpecker: 啄木鸟, Worm: 虫, Zebra: 斑马

4.检测效果展示：

部分检测结果如下所示，展示了系统在不同场景下的检测表现。

5.YOLOv11模型概述：

YOLOv11是YOLO系列模型中最新的版本，其主要特点如下：

增强的特征提取:YOLO11 采用了改进的主干和颈部架构，显著增强了特征提取能力。这一创新设计使得模型在复杂场景下的对象检测精度更高，能够更有效地处理多样化的检测任务。此外，增强的特征提取能力帮助 YOLO11 在各种视觉挑战中表现得更加可靠，确保了在高难度任务中也能取得理想的效果。

针对效率和速度进行了优化:在效率和速度方面，YOLO11 进行了优化，采用了更完善的架构设计和优化的训练流程。这使得模型在处理速度上有了显著提升，同时在准确性和性能之间保持了最佳的平衡。通过这样的设计，YOLO11 能够实现快速的实时推理，满足实时应用的需求，如监控和自动驾驶等。

使用更少的参数实现更高的准确性：YOLO11 在参数使用上也进行了改进。得益于模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上达到了更高的平均精度（mAP），而其使用的参数比 YOLOv8m 少了 22%。这一特性使得 YOLO11 在保证检测准确性的同时，大幅提高了计算效率，更加适合资源有限的设备使用。

跨环境的适应性：YOLO11 的跨环境适应性使其可以无缝部署在多种平台，包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统。这种灵活性确保了用户能够在不同的环境中高效运行 YOLO11，满足广泛的应用需求。

支持的任务范围广泛：YOLO11 支持多种计算机视觉任务，包括对象检测、实例分割、图像分类、姿势估计以及定向对象检测（OBB）。其多功能的设计使得 YOLO11 能够应对各种计算机视觉挑战，为不同行业的应用提供强有力的支持。