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一、概述
本系统是一款基于PyQt5图形界面和YOLO深度学习模型的目标检测工具，支持图片、视频及摄像头实时检测，并提供批量处理、检测结果保存、报警提示等功能。系统结构清晰、交互友好，适用于工业检测、安全监控、科研演示等多种场景。
二、系统架构
180. 前端界面层（UI）
- 基于PyQt5框架，采用Ui_MainWindow自动生成界面模板，结合QSS样式表实现美观渲染。
- 提供主窗口、功能按钮、参数面板、结果展示区、表格视图、进度条等组件。
- 业务逻辑层（Controller）
- 负责接收界面事件，调度各功能模块；
- 管理模型推理参数（置信度、IOU阈值）、定时器控制、线程调度、报警逻辑等；
- 将检测结果回传至界面并更新表格与图像视图。
- 模型推理层（Model）
- 封装YOLO检测模型加载与推理接口；
- 支持单张图像推理、实时视频帧推理、批量文件夹推理；
- 对接深度学习框架（如PyTorch），并根据硬件环境自动选择CPU或GPU设备。
- 工具库层（Utils）
- 包含图像读写、矩形框绘制、格式转换、CSV读写、颜色管理等通用函数；
- 负责跨模块的数据格式适配与低级功能封装。
- 多线程与定时器管理
- 关键耗时操作（视频保存与批量检测）通过独立工作线程执行，避免界面阻塞；
- QTimer定时器用于摄像头/视频帧的持续刷新；
- Signal-Slot机制在主线程与工作线程间传递进度与结果更新信号。
三、功能模块详述
3.1 参数配置
- 置信度阈值：支持用户通过数值微调，动态修改模型筛选结果敏感度；
- IOU阈值：用于非极大值抑制优化目标框重叠过滤；
- 样式配置：通过外部样式表（CSS/QSS）文件，实现界面主题与控件风格分离。
3.2 单张图片检测
- 弹出文件选择对话框，筛选支持格式（JPEG、PNG、BMP 等）。
- 加载并显示原始图像、启动模型推理，测算处理耗时。
- 绘制检测结果：目标框与类别标签叠加；
- 在表格中以行条目展示每个目标的编号、类别、置信度与坐标；
- 下拉列表可按目标编号或“全部”模式切换，仅显示指定目标。
3.3 视频与摄像头实时检测
- 摄像头模式：实时读取本地设备视频流，持续推理与渲染；
- 视频文件模式：支持打开本地视频文件、逐帧检测并展示；
- 停止/开启：按钮控制定时器启动与停止，并自动释放摄像头资源；
- 结果反馈：实时刷新帧率、检测耗时及目标数量；
- 表格视图：在摄像头模式下关闭表格更新，仅保留关键统计。
3.4 批量图片检测与保存
- 选择文件夹后依次遍历支持格式的图像文件；
- 对每张图像执行与单张模式相同的推理与可视化；
- 将可视化结果自动保存至指定输出目录；
- 可选同时导出CSV格式检测日志，包含文件路径、目标编号、类别、置信度、坐标位置；
- 显示处理进度并在完成后弹窗提示。
3.5 视频保存与进度显示
- 功能触发：对已打开的视频或摄像头流在检测后进行结果保存；
- 工作线程：启动专用线程执行逐帧推理与写入操作，主界面显示进度条组件；
- 用户确认：长视频保存前弹窗确认，避免误操作；
- 线程取消：允许用户在中途取消保存任务，线程响应并中断。
3.6 报警提示 - 异常类别定义：用户可在配置文件中预设“异常”类别编号；
- 检测后判断：每次推理结果包含异常类别时，界面变色并播放音效；
- 并发播放：报警音播放在线程中运行，避免阻塞主界面响应；
- 状态管理：线程及定时器状态同步控制报警重触发逻辑。
四、用户界面设计
1837. 主工具栏：包括“打开图片”、“打开视频”、“摄像头模式”、“批量处理”、“保存结果”、“退出”等按钮；
1838. 参数面板：置信度与IOU调整控件、类别选择下拉框；
1839. 图像显示区：用于渲染检测后图像/视频每一帧；
1840. 状态栏：显示当前处理耗时、帧率、目标总数、检测结果状态（正常/异常）；
1841. 检测列表视图：以表格形式列出检测详情，支持点击选中行并重新渲染对应目标；
1842. 进度弹出窗：在批量或视频保存时以模态框形式展示进度与取消选项。
五、配置与扩展
- 模型路径、CSV保存路径、报警音文件 等系统常量统一管理于配置模块，方便参数调整与多环境部署；
- 新增模型：可替换YOLO模型文件，实现目标检测、实例分割、关键点检测等多任务扩展；
- 多平台兼容：PyQt5与OpenCV跨平台支持Windows、Linux，可通过打包工具生成独立可执行程序；
- 日志与异常：集成日志记录框架，捕获关键错误并在界面或日志文件中提示。
六、性能与资源管理
- 硬件加速：自动检测CUDA环境并选择GPU推理；
- 内存回收：视频流及图像对象在关闭后及时释放，减少长时间运行时内存累积；
- 线程安全：采用Qt信号槽与GIL友好设计，避免界面与计算线程竞争资源；
- 流畅度优化：低优先级的批量任务与高优先级的实时检测隔离，保证交互响应。
七、总结
该系统以模块化、可扩展性设计为基础，将深度学习目标检测与桌面图形界面高效融合，提供多种数据输入模式与丰富的结果展示与保存方式。通过参数化配置、灵活的多线程调度以及友好的用户交互，满足不同场景下的实时或离线检测需求，并为后续功能迭代与算法升级提供了良好基础。