基于YOLO的实时摄像头监测系统

本项目是一个基于YOLO模型的实时摄像头监测系统，能够实时检测摄像头画面中的目标物体。

功能特点

• 实时摄像头画面捕获
• 基于YOLOv8的目标检测
• 边界框、类别标签和置信度分数的可视化显示
• 实时FPS和推理时间显示
• 目标检测统计信息显示
• 支持多种分辨率
• 可选的检测结果保存功能

环境依赖

请查看 requirements.txt 文件。

安装步骤

1. 克隆此仓库到本地：

   git clone <repository-url>
   cd <repository-directory>

2. 安装所需的依赖包：

   pip install -r requirements.txt

3. 下载YOLO模型文件： YOLOv8模型文件会自动从Ultralytics的最新版本下载，首次使用时会自动下载默认的yolov8n.pt模型。 如果需要其他模型，可以从以下链接手动下载：

   • YOLOv8 Detection Models
   • Ultralytics YOLOv8 HuggingFace

使用方法

自动检测摄像头设备

首先，可以使用我们提供的脚本自动检测可用的摄像头设备：

python detect_cameras.py

运行摄像头监测系统

运行以下命令启动摄像头监测系统：

python camera_detector.py [--model MODEL_PATH] [--camera CAMERA_ID] [--width WIDTH] [--height HEIGHT]

参数说明：

• --model: 指定YOLO模型文件路径（可选，默认使用yolov8n.pt）
• --camera: 指定摄像头ID（可选，默认使用0）
• --width: 指定摄像头宽度（可选，默认使用1280）
• --height: 指定摄像头高度（可选，默认使用720）

示例：

python camera_detector.py --model yolov8s.pt --camera 1 --width 640 --height 480

可选功能

• 按 's' 键保存当前帧的检测结果
• 按 'r' 键开始/停止录制检测结果视频
• 程序结束时显示检测到的目标统计信息