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基于 YOLO的野猪检测系统，pytorch训练模型，stm32响应，软硬件结合借助多种技术栈实现野猪的实时检测、警报通知和用户管理等功能。

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# 基于深度学习的野猪检测与预警系统

## 项目概述
一个基于YOLOv5深度学习模型的野猪检测系统，集成硬件报警、邮件通知和多线程处理的综合解决方案。

## 系统架构

### 🎯 核心功能
- **目标检测**：使用YOLOv5模型实时检测野猪
- **硬件报警**：STM32控制蜂鸣器和LED组
- **邮件通知**：自动发送预警邮件
- **多线程处理**：保证系统流畅运行

### 🔧 硬件配置
项目文件再stm3_keil5_project压缩包中，需要的请下载解压在USER目录中打开，通过keil5进行烧录
具体烧录方法请查找其他csdn中up主进行学习。
```
主控芯片：STM32F103C8T6（野火开发版）
外设设备：
├── 蜂鸣器（报警提示）
├── LED组（视觉警示）
└── 串口通讯模块
```

### 💻 软件架构

#### 1. 计算机视觉模块
**OpenCV** - 图像处理核心
```python
功能实现：
✓ 视频流捕获 (cv2.VideoCapture)
✓ 图像读取处理 (cv2.imread)
✓ 结果保存 (cv2.imwrite)
```

**PyTorch** - 深度学习框架
```python
模型加载：
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')
```

#### 2. 图形用户界面 (GUI)
**PyQt5** - 跨平台桌面应用
```
界面组件：
├── 主窗口 (QWidget)
├── 布局管理 (QVBoxLayout, QHBoxLayout)
├── 交互控件 (QPushButton)
├── 信息显示 (QLabel)
└── 多线程处理 (QThread)
```

#### 3. 通信与通知模块

**邮件服务**
```python
核心库：
├── smtplib - SMTP协议客户端
└── email - 邮件消息处理
    ├── MIMEText (文本内容)
    ├── MIMEMultipart (混合类型)
    └── MIMEImage (图片附件)
```

**语音合成**
```python
pyttsx3 - 文本转语音
功能：检测到野猪时播放"野猪入侵"语音警告
```

## 工作流程

### 🔄 系统运行流程
1. **视频采集** → OpenCV实时捕获视频流
2. **目标检测** → YOLOv5模型分析识别
3. **结果判断** → 检测到野猪触发预警
4. **硬件控制** → 串口信号→STM32→声光报警
5. **消息推送** → 邮件通知 + 语音播报

### 🚀 技术特点
- ✅ **多线程架构**：界面响应与检测任务分离
- ✅ **实时处理**：低延迟检测与快速响应
- ✅ **多重预警**：硬件+邮件+语音立体防护
- ✅ **用户友好**：直观的PyQt5图形界面

## 开发流程

### 1. 数据准备阶段
- 图像采集与标注
- 数据集划分与增强

### 2. 模型训练阶段
- YOLOv5模型微调
- 性能评估与优化

### 3. 系统集成阶段
- 各模块功能开发
- 多线程协同测试

### 4. 部署应用阶段
- 硬件连接配置
- 系统整体调试

---

*该系统为野外安全监控提供了完整的AI解决方案，具备实时性、可靠性和易用性等特点。*

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