基于YOLO11的遛狗牵绳识别预警系统
【包含内容】 【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】预训练模型与数据集说明 【四】需要列出所有的类别，并且加入识别的类别数量：4类
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0: dog (狗)
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1: leash (牵引绳)
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2: person (人)
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3: haveleash (有牵引绳状态)
【技术栈】 ①：系统环境：Windows/Linux/MacOS跨平台 ②：开发环境：Python 3.8+、CUDA 11.0+（推荐） ③：技术栈：YOLO11、PySide6、OpenCV、PyTorch、Ultralytics
【功能模块】 ①：视频检测模块：支持加载视频文件进行牵引绳识别分析 ②：实时监控模块：支持连接摄像头进行实时检测与预警 ③：参数配置模块：可调整检测阈值和运行参数 ④：数据分析模块：生成检测数据统计图表 ⑤：警报通知模块：自动记录未牵绳情况并发出预警
【系统特点】 ① 高精度目标识别，能有效区分人、狗与牵引绳 ② 实时预警功能，检测到未牵绳情况立即通知 ③ 友好的图形界面，操作简单直观 ④ 数据可视化分析，提供检测统计报表
【核心技术】 ① 基于YOLO11的多目标检测技术 ② 深度学习目标跟踪与场景理解 ③ PySide6现代化UI框架 ④ 高效的图像分析与处理算法
【应用场景】 ① 社区公园遛狗行为监管 ② 城市公共场所安全监控 ③ 物业管理犬只管控 ④ 智慧城市动物管理系统
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