基于YOLOv5的智能水域监测系统：从目标检测到自动报告生成

随着人工智能技术的迅猛发展，机器视觉在各行各业中得到了广泛的应用，尤其是在安防、农业、环境监测等领域。今天，我们将探索一个结合了YOLOv5目标检测模型和PyQt5界面的智能水域监测系统，它不仅能精准地识别水域中的异常情况，还能自动生成报告，助力决策和应急响应。

系统简介

本系统主要针对水域监测场景，利用YOLOv5目标检测模型，对输入的图像或视频进行目标检测，识别出水域中的积水、障碍物等对象，并计算积水面积。若检测到重度积水，系统会发出警告信号，并将结果实时保存至数据库中，最终自动生成检测报告。

完整项目地址：PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统

技术架构

系统采用了PyQt5作为界面框架，结合YOLOv5目标检测模型、MySQL数据库以及Matplotlib数据可视化，形成了一个完整的端到端解决方案。其主要模块包括：

目标检测模块：使用YOLOv5模型对图像或视频中的目标进行实时检测。
UI界面模块：基于PyQt5构建的图形界面，用户可以选择待检测的文件、调整灵敏度参数并查看实时检测结果。
数据存储模块：使用MySQL数据库存储检测结果，并根据需要生成历史数据报告。
报告生成模块：自动生成Word报告，包含积水等级分布和积水面积变化趋势图。

关键技术实现

1. YOLOv5目标检测

YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型，其特点是速度快、精度高，适合在实时监测任务中使用。在本项目中，我们使用YOLOv5模型来检测图像和视频中的目标对象。

def run(model, img, stride, pt, imgsz=(640, 640), conf_thres=0.05, iou_thres=0.15, max_det=1000):im = letterbox(img, imgsz, stride=stride, auto=pt)[0]im = im.transpose((2, 0, 1))[::-1]  # HWC to CHW, BGR to RGBim = np.ascontiguousarray(im)im = torch.from_numpy(im).to(device)im = im.half() if half else im.float()im /= 255.0  # Normalizepred = model(im, augment=False)pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, max_det=max_det)cal_detect = []for i, det in enumerate(pred):  # detections per imageif len(det):det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round()for *xyxy, conf, cls in reversed(det):label = f'{names[int(cls)]}'cal_detect.append([label, xyxy, float(conf)])return cal_detect

该函数会返回一个包含检测结果的列表，每个元素包含目标的标签、位置坐标及置信度值。此信息后续将用于在界面中显示检测结果。

2. PyQt5界面设计

我们使用PyQt5来构建用户界面。用户可以通过界面选择待检测的图片或视频文件，点击按钮触发检测任务，并实时查看检测结果。界面中还提供了灵敏度设置功能，用户可以调整置信度阈值和IoU阈值，以优化检测结果。

class MainApp(QMainWindow, Ui_MainWindow):def __init__(self):super().__init__()self.setupUi(self)self.model, self.stride, self.names, self.pt, self.jit, self.onnx, self.engine = load_model()self.pushButton.clicked.connect(self.select_file)self.pushButton_2.clicked.connect(self.start_detection)self.pushButton_history.clicked.connect(self.show_history)self.pushButton_export_report.clicked.connect(self.start_report_generation)self.pushButton_settings.clicked.connect(self.open_sensitivity_dialog)

在界面中，我们为用户提供了按钮用于选择文件、启动检测、查看历史数据以及导出报告。

3. MySQL数据库

数据库用于存储每次检测的结果。每个记录包括检测时间、文件名、检测对象、积水面积和水位等级。以下是创建数据库表的代码：

cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS results (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,timestamp DATETIME,file_name VARCHAR(255),object_detected VARCHAR(50),area_m2 DOUBLE,water_level VARCHAR(50)
);
''')
conn.commit()

每次检测完成后，系统会将相关信息存储到数据库中，便于后续查询和分析。

4. 自动报告生成

系统不仅能进行实时检测，还能根据检测数据自动生成报告。报告包括积水等级分布饼图、积水面积变化趋势图，以及总结与建议部分。

def generate_report(self):level_distribution_path, area_trend_path = self.generate_chart(self.data)self.create_word_report(level_distribution_path, area_trend_path)

生成的报告采用Word格式，包含图表和详细的分析结果，用户可以轻松地查看和保存。

系统功能展示

1. 目标检测与警告弹窗

系统支持图片和视频的目标检测。对于视频流的实时监测，当检测到积水面积大于设定阈值时，会弹出警告窗口提醒用户采取措施。

2. 历史数据查询与报告导出

系统通过历史数据查询模块，用户可以查看最近的检测记录。用户还可以导出报告，进行积水趋势分析。

3. 灵敏度设置

用户可以通过灵敏度设置对置信度阈值和IoU阈值进行调整，以便根据不同的场景优化检测效果。

应用场景

本系统广泛应用于以下领域：

城市水域监测：及时发现积水和排水问题，帮助城市管理者进行决策。
农业灌溉监控：监测农田积水情况，保障农作物的生长环境。
环境保护：监控水域污染和水位变化，支持环境保护和水质管理。

总结

本项目通过集成YOLOv5目标检测模型和PyQt5界面，成功实现了一个智能水域监测系统。系统不仅能够精准地检测图像和视频中的积水信息，还能够生成自动化报告，极大地提高了监测效率，减少了人工干预。

在未来的发展中，我们还可以进一步优化算法的精度和速度，支持更多的监测任务，甚至扩展到其他类型的环境监控应用，推动智能化监测技术的广泛应用。