摘要
针对水下复杂环境中鱼类目标检测任务，本研究基于YOLOv8算法构建了一个单类别（fish）水下鱼类识别检测系统。数据集共包含1463张水下图像，划分为训练集1170张、验证集146张、测试集147张。训练后的模型在验证集上达到mAP@0.5为0.66，最佳F1值为0.72，鱼类识别召回率较高但存在显著的背景误检问题。混淆矩阵分析显示，模型将大量背景区域错误预测为鱼类（1872个背景误报），而背景类正确识别率为0%。实验结果表明，当前模型能够有效检测鱼类目标。
引言
水下鱼类识别是海洋生物学、渔业资源管理与水下机器人视觉系统中的关键技术。传统的人工识别方法效率低、主观性强，难以满足实时监测需求。近年来，以YOLO系列为代表的深度学习目标检测算法因其端到端、高实时性的特点，在水下目标检测领域得到了广泛应用。然而，水下环境存在光照不均、水体浑浊、目标遮挡等挑战，加之鱼类外观多样、背景复杂，使得检测模型的鲁棒性仍面临较大考验。
本研究采用YOLOv8算法构建水下鱼类识别检测系统，旨在探索单类别鱼类检测在实际水下图像上的可行性与瓶颈。通过系统性的训练与评估，本文分析了模型在精度、召回率、混淆矩阵及PR曲线等方面的表现，重点揭示了背景误检问题的成因，并为后续水下检测系统的优化提供了数据支撑与改进方向。
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项目演示视频
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目录
摘要
引言
项目演示视频
功能模块
1、用户管理模块
2、界面与交互模块
3、检测源管理模块
4、检测参数配置模块
5、YOLO检测核心模块
6、结果显示模块
7、结果保存模块
8、工具栏功能
9、辅助功能
10、数据校验模块
背景
水下鱼类检测的挑战
YOLOv8简介
数据集介绍
数据来源与构成
标注信息
训练过程
训练结果
1、混淆矩阵分析（confusion_matrix.png 及归一化版本）
原始混淆矩阵：编辑
归一化混淆矩阵解读：编辑
2、精度-召回率曲线（PR_curve.png）编辑
3、F1 曲线（F1_curve.png）编辑
4、精确率曲线（P_curve.png）编辑
5、召回率曲线（R_curve.png）编辑
6、训练过程曲线（results.png）编辑
常用标注工具
项目演示视频
功能模块
✅用户登录注册：支持密码检测，密码加密。
注册
登录
✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。
✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）
✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。
✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。
✅日志记录：日志标签页记录操作和错误信息，带时间戳
✅结果保存模块：支持图片/视频/摄像头检测结果保存
1、用户管理模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 用户注册 | 用户名、密码、确认密码、邮箱（选填）注册，密码SHA256加密存储 |
| 用户登录 | 用户名密码验证，自动跳转主界面 |
| 用户数据存储 | JSON文件存储用户信息（密码加密、注册时间、邮箱） |
| 登录状态 | 主界面显示当前登录用户名 |
2、界面与交互模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 玻璃效果界面 | 半透明毛玻璃背景，圆角边框，现代化视觉风格 |
| 无边框窗口 | 自定义标题栏，支持窗口拖动、最小化、最大化、关闭 |
| 响应式布局 | 主窗口三栏布局（左侧控制区、中央显示区、右侧信息区） |
| 状态栏 | 显示设备信息、模型状态、当前用户、实时时间 |
3、检测源管理模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 图片检测 | 支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式图片载入 |
| 视频检测 | 支持MP4/AVI/MOV/MKV格式视频载入 |
| 摄像头检测 | 实时调用摄像头（默认ID 0）进行检测 |
| 检测源切换 | 下拉菜单切换三种检测模式，自动更新界面状态 |
4、检测参数配置模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 置信度阈值 | 滑动条调节（0-100%，步长1%），实时显示当前值 |
| IoU阈值 | 滑动条调节（0-100%，步长1%），实时显示当前值 |
| 类别选择 | 动态生成检测类别复选框，支持全选/取消全选 |
| 参数同步 | 参数实时同步到检测器核心 |
5、YOLO检测核心模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 模型加载 | 加载best.pt模型文件，自动检测GPU可用性，支持CPU/GPU切换 |
| 多模式检测 | 图片检测、视频检测、摄像头实时检测 |
| 检测线程 | 基于QThread的多线程处理，避免界面卡顿 |
| 检测结果 | 返回目标类别、置信度、边界框坐标 |
| FPS计算 | 实时计算处理帧率 |
| 进度反馈 | 视频处理进度条实时更新 |
6、结果显示模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 实时画面 | 中央区域显示检测结果图像（带标注框） |
| 统计信息 | 检测状态、目标数量、FPS、处理帧数实时更新 |
| 检测列表 | 右侧列表显示当前帧所有检测到的目标（类别+置信度） |
| 日志记录 | 日志标签页记录操作和错误信息，带时间戳 |
| 占位显示 | 未选择检测源时显示系统LOGO和提示文字 |
7、结果保存模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 保存开关 | 复选框控制是否保存检测结果 |
| 路径选择 | 自定义保存路径，支持图片/视频格式自动识别 |
| 自动命名 | 保存文件自动添加时间戳（detection_result_20240101_120000.jpg） |
| 视频保存 | 支持检测结果视频录制（MP4格式） |
| 手动保存 | 工具栏保存按钮可随时保存当前画面 |
| 保存反馈 | 保存成功弹窗提示，日志记录保存路径 |
8、工具栏功能
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 图片按钮 | 快速切换到图片检测模式并打开文件选择器 |
| 视频按钮 | 快速切换到视频检测模式并打开文件选择器 |
| 摄像头按钮 | 快速切换到摄像头检测模式 |
| 保存按钮 | 手动保存当前显示画面 |
9、辅助功能
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 错误处理 | 统一错误弹窗提示，日志记录错误详情 |
| 资源清理 | 检测停止时自动释放摄像头、视频文件、视频写入器资源 |
| 时间显示 | 状态栏实时显示系统时间 |
| 模型状态 | 状态栏显示模型加载状态和当前设备（CPU/GPU） |
10、数据校验模块
| 功能 | 描述 |
|---|---|
| 注册验证 | 用户名长度≥3，密码长度≥6，密码一致性检查，邮箱格式验证 |
| 协议确认 | 注册前需勾选同意用户协议 |
| 文件校验 | 模型文件存在性检查，文件大小验证（≥6MB） |
| 输入非空 | 登录/注册时必填项非空检查 |
背景
水下鱼类检测的挑战
水下视觉环境具有以下特点：
光照变化剧烈：水深、水质、悬浮颗粒严重影响图像对比度
目标与背景相似：鱼类体色与珊瑚、沙地、水草等背景易混淆
部分遮挡与姿态多变：鱼类游动姿态、群体重叠增加检测难度
样本不平衡：含鱼图像远多于不含鱼图像，导致模型偏向预测“有鱼”
YOLOv8简介
YOLOv8是Ultralytics公司于2023年发布的实时目标检测模型，相比前代版本具有以下优势：
Anchor-Free检测头：简化锚框设计，提升泛化能力
CSPNet与PAN-FPN结构：增强多尺度特征融合
自适应损失函数：结合CIoU与DFL，提升边界框回归精度
训练效率高：支持自动数据增强、混合精度训练等
本系统选择YOLOv8作为基础模型，主要考虑其在水下目标检测任务中的良好实时性与检测精度潜力。
数据集介绍
数据来源与构成
类别数量：1类（fish）
总图像数量：1463张
划分方式：
训练集：1170张（约80%）
验证集：146张（约10%）
测试集：147张（约10%）
标注信息
标注格式：YOLO格式（
<class> <x_center> <y_center> <width> <height>）类别名称：
['fish']标注内容：每张图像中的鱼类目标边界框
训练过程
训练结果
1、混淆矩阵分析（confusion_matrix.png 及归一化版本）
原始混淆矩阵：![]()
鱼类（fish）：正确预测 3739，被误判为背景 1013
背景（background）：正确预测 0，被误判为鱼类 1872
归一化混淆矩阵解读：![]()
鱼类识别率：约 79%（3739 / (3739+1013)）
背景识别率：0%（所有背景都被预测为鱼）
假阳性极高：1872 个背景被错判为鱼
2、精度-召回率曲线（PR_curve.png）![]()
鱼类 mAP@0.5 = 0.785
所有类别平均 mAP@0.5 = 0.785（只有一类，相同）
3、F1 曲线（F1_curve.png）![]()
最佳 F1 值 = 0.72，对应置信度阈值约 0.313
鱼类 F1 随置信度变化
4、精确率曲线（P_curve.png）![]()
置信度 > 0.4 后，精确率迅速上升到接近 1.0
5、召回率曲线（R_curve.png）![]()
随着置信度提高，召回率从 1.0 快速下降
说明模型能检测到几乎所有鱼类，但代价是大量误检
6、训练过程曲线（results.png）![]()
| 指标 | 趋势 | 说明 |
|---|---|---|
| train/box_loss | 下降 | 边界框回归正常学习 |
| train/cls_loss | 下降 | 分类正常学习 |
| val/box_loss | 下降 | 验证集边界框收敛 |
| val/cls_loss | 下降但不稳定 | 分类泛化略差 |
| precision | 上升到 0.95 | 训练集上精度高 |
| recall | 上升到 0.9 | 训练集上召回高 |
| mAP50 | 上升到 0.66 | 验证集性能尚可 |
| mAP50-95 | 上升到 0.66 | 高 IoU 下性能一般 |
常用标注工具
假设您现在准备好进行标注。有几种开源工具可以帮助简化数据标注流程。以下是一些有用的开放标注工具：
Label Studio：一个灵活的工具，支持各种标注任务，并包含用于管理项目和质量控制的功能。 CVAT：一个强大的工具，支持各种标注格式和可定制的工作流程，使其适用于复杂的项目。 Labelme：一个简单易用的工具，可以快速标注带有多边形的图像，非常适合简单的任务。 LabelImg: 一款易于使用的图形图像标注工具，特别适合以 YOLO 格式创建边界框标注。
这些开源工具经济实惠，并提供一系列功能来满足不同的标注需求。
界面核心代码：
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项目演示视频
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