基于YOLO11的遛狗牽繩識別預警系統
【包含內容】 【一】項目提供完整源代碼及詳細注釋 【二】系統設計思路與實現說明 【三】預訓練模型與數據集說明 【四】需要列出所有的類別，并且加入識別的類別數量：4類
-
0: dog (狗)
-
1: leash (牽引繩)
-
2: person (人)
-
3: haveleash (有牽引繩狀態)
【技術棧】 ①：系統環境：Windows/Linux/MacOS跨平臺 ②：開發環境：Python 3.8+、CUDA 11.0+（推薦） ③：技術棧：YOLO11、PySide6、OpenCV、PyTorch、Ultralytics
【功能模塊】 ①：視頻檢測模塊：支持加載視頻文件進行牽引繩識別分析 ②：實時監控模塊：支持連接攝像頭進行實時檢測與預警 ③：參數配置模塊：可調整檢測閾值和運行參數 ④：數據分析模塊：生成檢測數據統計圖表 ⑤：警報通知模塊：自動記錄未牽繩情況并發出預警
【系統特點】 ① 高精度目標識別，能有效區分人、狗與牽引繩 ② 實時預警功能，檢測到未牽繩情況立即通知 ③ 友好的圖形界面，操作簡單直觀 ④ 數據可視化分析，提供檢測統計報表
【核心技術】 ① 基于YOLO11的多目標檢測技術 ② 深度學習目標跟蹤與場景理解 ③ PySide6現代化UI框架 ④ 高效的圖像分析與處理算法
【應用場景】 ① 社區公園遛狗行為監管 ② 城市公共場所安全監控 ③ 物業管理犬只管控 ④ 智慧城市動物管理系統
)
