【深度学习项目】基于YOLOv8的鸟类动物识别检测系统的设计与实现，支持图片、视频、摄像头实时检测三种形式
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项目实战|基于YOLOv8动物鸟类识别系统的设计与实现源码
文章目录
- 1、研究背景
- 2、研究目的和意义
- 3、系统研究内容
- 4、系统页面设计
- 5、参考文献
- 6、核心代码
1、研究背景
随着生态环境监测与生物多样性保护工作的深入推进，鸟类作为生态系统中关键的指示物种，其智能化识别与监测需求日益迫切。传统依靠人工目视观察与分类的鸟类调查方式存在效率低下、主观性强、对专业知识要求高等局限，难以满足大范围、长时间尺度的野外监测需求。与此同时，深度学习技术在计算机视觉领域取得突破性进展，YOLOv8算法在目标检测精度与推理速度上实现了良好平衡，为实时鸟类识别提供了技术可行性。当前市场上缺乏面向生态保护工作者、科研人员及自然爱好者的一体化鸟类识别平台，现有工具多存在功能单一、缺乏视频识别能力、无法管理历史记录等不足。开发一套集成图片识别、视频流分析、模型训练优化与识别记录管理的综合性系统，能够有效填补这一技术空白，推动人工智能技术在生态监测领域的落地应用。
2、研究目的和意义
本系统旨在构建基于YOLOv8深度学习框架的智能化鸟类识别平台，实现对鸟类图像与视频内容的高精度自动检测与分类识别。系统核心功能包括支持用户批量上传图片文件（单次最多5张，单文件限制3MB以内）或MP4格式视频（单次最多3个，单文件限制3MB以内），通过拖拽或点击方式完成便捷上传，经后台模型推理后返回多类别识别结果及对应的置信度概率分布。系统建立了完善的识别记录管理机制，提供历史数据的查询、详情查看、修改与删除功能，支持数据导出操作。同时集成模型训练与训练图表可视化模块，允许用户根据特定场景需求进行模型微调。通过关联鸟类百科数据库，系统在识别完成后展示详细的物种信息，包括中文名、拉丁学名、别名、外文名、体长体重、栖息环境及野外识别特征等，构建从图像采集、智能识别到知识获取的完整业务闭环。
该系统的研发具有多维度的重要价值。在生态保护实践中，系统可部署于自然保护区、湿地公园等关键生态区域，实现对鸟类种群分布、数量动态的自动化监测，为生物多样性评估与保护决策提供数据支撑，降低人工巡护成本。在科研教育领域，系统通过降低鸟类物种识别的专业门槛，使广大师生、观鸟爱好者能够便捷获取准确的物种鉴定结果与详细的生物学信息，促进生态科普教育的普及与深入。技术层面，系统采用YOLOv8算法结合归一化混淆矩阵等评估手段，确保了对Asian-Green-Bee-Eater、Brown-Headed-Barbet、Hoopoe、Indian-Peacock等多类别鸟种的识别准确性，体现了良好的模型泛化能力。系统的模块化架构设计（涵盖鸟类识别、模型训练、训练图表等功能单元）为后续算法迭代与功能扩展预留了充足空间，推动了目标检测技术在野生动物监测领域的工程化应用与产业化发展。
3、系统研究内容
系统开发工作涵盖前端交互层、后端服务层与算法模型层的协同设计与实现。前端界面采用现代化Web技术栈开发，实现响应式布局，核心功能包括导航菜单（系统首页、鸟类识别、个人中心）、智能识别弹窗（支持图片识别与视频识别模式切换）、拖拽上传区域、识别结果可视化展示（置信度条形图、候选类别标签）以及鸟类详情信息卡片（展示物种形态特征、分布范围、保护级别等图文信息）。后端服务基于Python生态构建，集成YOLOv8推理引擎，实现图像预处理、批量推理、结果解析与数据持久化，提供RESTful API支持识别记录的增删改查、分页查询与批量导出。模型训练模块支持自定义数据集上传与参数配置，通过训练图表展示损失曲线与性能指标。数据库设计存储用户上传记录、识别结果、鸟类百科知识库与模型配置参数。系统还实现了基于混淆矩阵的模型性能评估可视化功能，直观展示各类鸟种的识别准确率与误分类情况，形成涵盖数据采集、模型训练、推理应用到结果管理的完整技术体系。
4、系统页面设计
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5、参考文献
[1]郭煜洲,刘邦,张帆,等. 浅析基于机器视觉的防鸟害声光告警装置[J].中国设备工程,2025,(23):127-128.
[2]王俊文,张政银,刘畅,等. 基于改进YOLOv8n模型的河湖鸟类智能识别方法[J/OL].应用生态学报,1-12[2026-01-26].https://link.cnki.net/urlid/21.1253.Q.20251205.1628.004.
[3]陆晓,杨旭,曹晓. 融入残差注意力机制的YOLOv10n鸟类识别与分类方法[J].许昌学院学报,2025,44(05):111-116.
[4]孔建国,赵志伟,张向伟,等. 基于EI-EfficientNet的机场鸟类识别研究[J].计算机仿真,2025,42(08):458-464.
[5]张强,张灿智,曹恒,等. 融合ViT与多尺度注意力的改进YOLOv8飞鸟识别算法[J].科学技术与工程,2025,25(19):8151-8157.
[6]张利民,杨君子,代孟杰,等. 基于改进YOLOv8的衡水湖湿地鸟类识别研究[J].衡水学院学报,2025,27(04):1-8.
[7]范程涛,高伟,靳小喜. 一种基于雷达和相机数据融合网络的输电线路鸟类多目标识别方法[J].电气技术,2025,26(06):29-37+44.
[8]韩涛.基于YOLOv8的鸟类目标检测与识别方法研究[D].大连交通大学,2025.DOI:10.26990/d.cnki.gsltc.2025.001020.
[9]徐小珺.针对图像的对抗攻击及其在数据增强中的应用研究[D].内蒙古科技大学,2025.DOI:10.27724/d.cnki.gnmgk.2025.000190.
[10]马建超.基于YOLOv8的鄱阳湖鸟类检测研究及系统实现[D].江西师范大学,2025.DOI:10.27178/d.cnki.gjxsu.2025.002148.
[11]孙庚.一种改进小目标候鸟检测的高压线塔敲击式驱鸟装置研究[D].安徽师范大学,2025.DOI:10.26920/d.cnki.gansu.2025.000202.
[12]孙瑶,潘浩哲. 基于改进的YOLOv9的鸟类识别算法[J].中国科技信息,2025,(08):124-126.
[13]陈波波,邹艺璇,罗创,等. 面向滇西地区的鸟类智能识别算法研究[J].西安文理学院学报(自然科学版),2025,28(02):1-8+21.
[14]张灿智.基于多尺度特征融合深度卷积神经网络的机场鸟类识别研究[D].中国民用航空飞行学院,2025.DOI:10.27722/d.cnki.gzgmh.2025.000251.
[15]赵志伟.基于深度学习的机场鸟类识别研究与实现[D].中国民用航空飞行学院,2025.DOI:10.27722/d.cnki.gzgmh.2025.000310.
[16]宋文静.基于深度学习的细粒度鸟类识别方法及其应用研究[D].青海师范大学,2025.DOI:10.27778/d.cnki.gqhzy.2025.000790.
[17]王文烨.基于计算机视觉的机场鸟类识别及跟踪算法研究[D].盐城工学院,2025.DOI:10.44381/d.cnki.gycit.2025.000033.
[18]孔建国,赵志伟,张向伟,等. 基于改进ResNet的机场鸟类识别方法[J].电子设计工程,2025,33(05):172-177.DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2025.05.036.
[19]方帅,沈岳,龙强,等. 基于YOLO算法的鸟类检测技术研究综述[J].农业与技术,2025,45(03):56-62.DOI:10.19754/j.nyyjs.20250215013.
[20]邓抒憧,陈爱斌,戴子健. 基于多路激励和金字塔切分注意力的鸟类行为识别[J].应用科学学报,2025,43(01):154-168.
6、核心代码
def detect_image(self, image_path: Union[str, np.ndarray]) -> Dict:
"""
单张图片鸟类识别核心方法
:param image_path: 图片路径或numpy数组（OpenCV格式BGR）
:return: 返回包含检测结果、置信度分布、标注图片的字典
"""
# 执行推理，返回检测结果列表，每个结果包含boxes、masks、keypoints等属性
results = self.model.predict(source=image_path, conf=self.conf_threshold, device=self.device)
detections = []
result = results[0] # 单张图片只取第一个结果
# 解析检测框信息
if result.boxes is not None:
boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy() # 获取边界框坐标[x1, y1, x2, y2]
confs = result.boxes.conf.cpu().numpy() # 获取置信度分数
classes = result.boxes.cls.cpu().numpy().astype(int) # 获取类别索引
# 构建检测结果列表，按置信度降序排列
for box, conf, cls in zip(boxes, confs, classes):
bird_name = self.class_names[cls]
detections.append({
'class_name': bird_name, # 鸟类中文/英文名称
'confidence': float(conf), # 置信度（0-1之间）
'bbox': box.tolist(), # 边界框坐标
'class_id': int(cls) # 类别ID
})
# 按置信度降序排序，确保最高置信度的结果在前
detections.sort(key=lambda x: x['confidence'], reverse=True)
# 生成带标注的可视化图片（绘制检测框与标签）
annotated_image = result.plot() # YOLOv8内置方法生成带框图片
# 构建置信度分布数据（用于前端进度条展示）
confidence_distribution = [
{'label': d['class_name'], 'score': round(d['confidence'] * 100, 2)}
for d in detections[:5] # 取前5个最可能的结果
]
return {
'success': True,
'detections': detections, # 详细检测列表
'top_prediction': detections[0] if detections else None, # 最优预测结果
'confidence_dist': confidence_distribution, # 置信度分布（前端展示用）
'total_birds': len(detections), # 检测到的鸟类数量
'annotated_image': annotated_image # 标注后的numpy图片数组
}
def detect_video(self, video_path: str, save_path: str = None) -> Dict:
"""
视频文件鸟类识别核心方法（逐帧处理）
:param video_path: 视频文件路径（支持MP4等格式）
:param save_path: 识别结果视频保存路径，为None则不保存
:return: 返回视频识别统计信息
"""
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) # 获取视频帧率
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 视频宽度
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 视频高度
total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) # 总帧数
# 初始化视频写入器（如需保存结果）
writer = None
if save_path:
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (width, height))
frame_count = 0
all_detections = [] # 存储所有帧的检测结果
# 逐帧读取视频进行处理
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frame_count += 1
# 对当前帧进行推理（使用stream模式提升长视频处理效率）
results = self.model.predict(source=frame, conf=self.conf_threshold, verbose=False)
result = results[0]
# 提取当前帧检测信息
frame_detections = []
if result.boxes is not None:
for box, conf, cls in zip(result.boxes.xyxy, result.boxes.conf, result.boxes.cls):
frame_detections.append({
'frame_id': frame_count,
'class_name': self.class_names[int(cls)],
'confidence': float(conf),
'bbox': box.tolist()
})
all_detections.extend(frame_detections)
# 写入处理后的帧（带检测框）
if writer:
annotated_frame = result.plot()
writer.write(annotated_frame)
# 释放资源
cap.release()
if writer:
writer.release()
# 统计视频中出现频率最高的鸟类（用于生成视频识别报告）
species_count = {}
for det in all_detections:
name = det['class_name']
species_count[name] = species_count.get(name, 0) + 1
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