【源码】基于Python和YOLOv5的农场新生小猪监控系统

项目简介

本项目是基于深度学习和计算机视觉技术构建的农场新生小猪监控系统，旨在解决农场小猪出生监控难题。传统的小猪出生发现依赖人工巡视，成本高且易疏漏误判。此系统借助ODConv和ConvNeXt改进的YOLOv5模型，能对小猪健康和生长情况进行实时精准监测，为农场管理者提供决策依据，提升养殖业管理水平和经济效益。

项目的主要特性和功能

1. 高效目标检测：运用基于ODConv和ConvNeXt的YOLOv5模型，快速准确检测图像或视频中的小猪目标，给出边界框位置和类别标签。
2. 实时跟踪监测：实时跟踪小猪，及时反馈其状态，方便农场管理人员保障小猪健康成长。
3. 行为分析预警：分析小猪行为和活动，提取活动频率、饮食情况等信息，依据预设规则和模型实现健康和生长情况的预警与预测。
4. 数据可视化管理：将监测数据可视化展示，构建数据库和管理系统，便于农场管理人员查询和分析数据，提高决策科学性。

安装使用步骤

安装依赖

1. 确保已安装Python环境，建议使用Python 3.7及以上版本。
2. 安装PyTorch及其相关依赖库，可根据自身CUDA版本选择合适的安装命令。
3. 安装项目所需的其他依赖库，可通过以下命令完成： bash pip install -r requirements.txt

数据准备

1. 使用摄像头或传感器等设备采集小猪的图像和视频数据。
2. 对采集到的数据进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。

模型训练

运行train.py脚本对基于ODConv和ConvNeXt的YOLOv5模型进行训练： bash python train.py

系统部署与运行

1. 将训练好的模型部署到系统中。
2. 运行ui.py启动农场新生小猪监控系统的界面： bash python ui.py

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】