基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的体育赛事目标检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

摘要：开发和研究体育赛事目标检测系统对于增强体育分析和观赏体验至关重要。本篇博客详细讲述了如何运用深度学习技术构建一个体育赛事目标检测系统，并提供了完整的实现代码。系统基于先进的YOLOv8算法，对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能，包括mAP、F1 Score等性能指标的分析。文章深入解析了YOLOv8算法的原理，提供了相应的Python代码和训练数据集，以及一个基于PySide6的用户友好UI界面。该系统能够精确地检测和分类体育赛事图像中的目标，如运动员、球类、标志等，支持从图片、文件夹、视频或实时摄像头输入检测，具备热力图分析、标记框、类别统计、可调参数（Conf、IOU）和结果可视化等功能。此外，还设计了基于SQLite的用户注册登录管理界面，支持通过按钮切换不同模型和自定义UI界面。本文旨在为深度学习入门者提供一份实用的指导和参考，文章末尾提供了代码和数据集的下载链接，便于读者下载和应用。本文结构如下：

文章目录

前言
1. 数据集介绍
2. 系统界面效果
3. YOLOv8算法原理
4. 代码简介
- 4.1 模型预测
- 4.2 模型训练
- 4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比
- 4.4 代码实现
5. 体育赛事目标检测系统实现
- 5.1 系统设计思路
- 5.2 登录与账户管理
下载链接
6. 总结与展望
结束语

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基于YOLOv8/v7/v6/v5的体育赛事目标检测演示与介绍（深度学习模型+PySide6界面+训练代码）

前言

体育赛事目标检测技术在计算机视觉领域扮演着至关重要的角色，旨在通过深入分析体育赛事的图像或视频数据，实现对运动员、球类及其他关键运动元素的高精度识别和定位。该研究领域不仅包括先进目标检测算法的研发与细致优化，还涉及构建专门针对体育赛事的大规模数据集并进行精准标注工作。此外，这一技术的应用范围广泛，不仅限于增强体育比赛的观看体验，还包括提供赛事分析、运动员表现评估和策略优化等多维度支持。在设计这类系统时，通常需要考虑算法的实时性、准确度及在复杂环境下的鲁棒性，以确保在动态且多变的体育赛事场景中获得可靠的检测结果。

在这里插入图片描述

早期的方法主要依赖于基本的颜色和形状识别技术，但这些初级方法在处理复杂的体育赛事场景时表现出了明显的局限性。例如，它们在背景噪声较高或光照条件变化时的适应性较差，导致检测准确率不稳定。随着尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）和方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）等先进的特征提取技术的发展，体育赛事目标检测的精度得到了显著提升。这些方法通过从图像中提取更加复杂和鲁棒的特征，提高了对动态运动场景和各种环境条件下目标的检测能力。然而，这些技术在实现上依然面临诸多挑战，尤其是在特征工程的复杂性和对快速运动场景的适应性方面。由于它们需要手动设计和选择特征，这限制了算法的通用性和灵活性，同时在处理高速动作和复杂背景时的性能仍有提升空间。

深度学习技术的飞速发展，尤其是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）的广泛应用，标志着体育赛事目标检测领域的一个重大突破。这种先进的技术架构使得算法能够自动学习并提取图像中的复杂特征，从而显著提升目标检测的精度和效率。深度学习方法特别适合于处理高度动态和复杂的体育赛事场景，因为它们能够更加准确地识别和追踪快速移动的运动目标。例如，Ren et al.¹提出的Faster R-CNN算法通过引入区域建议网络（Region Proposal Network）有效地解决了目标检测中的候选框生成问题。Faster R-CNN等深度学习模型的出现，使得体育赛事目标检测不再依赖于复杂的特征工程和手动特征选择。相反，它们能够自动学习图像中的特征表示，从而更有效地处理运动员和其他动态目标的检测。这一进步为体育赛事分析、运动员追踪、战术评估等应用提供了强大的技术支持。

为了提高体育赛事目标检测的鲁棒性，研究者们开始探索多模态信息的融合。除了图像信息，还考虑运动目标的运动轨迹、姿态信息等。这种综合利用多源信息的方法有望进一步提高体育赛事目标检测系统的性能。Girdhar et al.²通过融合视频序列和三维姿态信息，实现了对运动目标更准确的检测.Antol et al.³创建了基于篮球比赛的数据集，为研究者提供了丰富的实验材料，有助于评估不同算法在真实场景中的性能。在体育赛事中，实时性是一个重要的挑战，特别是在视频流处理方面。研究者们在努力提高算法的检测精度的同时，也需要考虑算法的实时性能。一些针对实时目标检测的方法，如YOLO⁴，在体育赛事领域也得到了广泛应用。

实时性能是体育赛事目标检测的关键需求之一，特别是在直播或即时分析中。多目标跟踪涉及到在连续的帧中跟踪多个对象，例如多个球员和球。遮挡处理则关注于当目标被其他对象遮挡时的识别问题。

本博客所做的工作是基于YOLOv8和YOLOv5算法构建一个体育赛事目标检测系统，展示系统的界面效果，详细阐述其算法原理，提供代码实现，以及分享该系统的实现过程。希望本博客的分享能给予读者一定的启示，推动更多的相关研究。本文的主要贡献如下：

用最先进的YOLOv8算法进行体育赛事目标检测：本文不仅介绍了YOLOv8算法在体育赛事目标检测领域的应用，还通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本的对比分析，突出了YOLOv8在效率和精确度上的显著优势。这一部分为体育赛事目标检测技术的研究和实践提供了新的视角和方法。
使用PySide6实现体育赛事检测系统：本文中，我将介绍如何使用Python的PySide6库来实现一个具有良好用户界面的体育赛事检测系统。通过该系统，用户可以更直观、更方便地进行体育赛事检测，这将有助于推广YOLOv8算法的应用，并推动体育赛事检测技术的实用化。
具有登录管理功能：我将在系统中设计一个登录管理功能，用户需要通过登录才能使用该系统。这将使得系统更加安全，也为后续增加更多个性化功能提供了可能性。
对YOLOv8模型的探究：在应用YOLOv8算法进行体育赛事目标检测与识别的同时，我将对该算法的性能进行深入研究，包括对模型的精准度、召回率等关键指标的评估，以及对模型在不同环境和条件下的表现的分析等。这将有助于更深入地理解YOLOv8算法，并为进一步优化和改进该算法提供了基础。

1. 数据集介绍

体育赛事目标检测数据集的部分截图如下所示，其中训练集2541张图片，验证集364张图片、测试集包括167张图片，共计3072张图片构成。体育赛事目标检测数据集采用了自动定向、水平翻转的操作，提高模型对图像变化的鲁棒性。自动定向可以确保所有图像都有一致的方向，从而减少模型训练时的混淆。水平翻转有助于提高模型对于图像水平对称变换的不变性，使得模型在实际应用中能更好地识别翻转或旋转后的目标。

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下图显示了三个类别，球（ball）、脚（foot）、人（person）——在数据集中的实例数量，可以看出数据分布为均匀。目标往往出现在图像的中心区域，这对于目标检测算法来说是一个有利的特点，因为算法可能不需要在图像边缘寻找目标。在使用数据集训练目标检测模型时，了解数据的分布特征有助于进行适当的数据预处理和增强，以提高模型的泛化能力和准确性。
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博主使用的类别代码如下，对“球（ball）”、“脚（foot）”和“人（person）”进行标注，是博主出于对体育赛事核心元素的考量：

Chinese_name = {'ball': "球", "foot": "脚", "person": "人"}

首先，“球”作为赛事的中心物体，其位置和运动轨迹对理解比赛进程和分析运动员表现至关重要。其次，“脚”在许多体育项目中是关键的身体部位，尤其在足球、篮球等球类运动中，脚的动作和位置常是决定比赛走向的关键，对其进行精准标注可以深入分析运动技术和评估运动员表现。最后，“人”的标注覆盖了运动员的整体动态，包括位置、姿态和运动轨迹，这对理解比赛布局和运动员间互动极为重要。综合这些标注，不仅有助于从多个维度分析体育赛事，还为基于计算机视觉的体育分析提供了丰富而精确的数据支撑，从而增强赛事的观看体验并提供有效的数据分析基础。

2. 系统界面效果

系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。

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（2）系统允许选择图片文件进行识别，点击图片选择按钮图标选择图片后，显示所有识别的结果，可通过下拉选框查看单个结果，以便具体判断某一特定目标。本功能的界面展示如下图所示：

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（3）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行体育赛事目标检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行体育赛事目标检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。

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（4）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8或YOLOv5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

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（5）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。

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3. YOLOv8算法原理

YOLOv8（You Only Look Once version 8）代表了目标检测技术的最新进展，继承并超越了其前身YOLOv5的强大功能。作为一种高效的目标检测框架，YOLOv8在多个方面实现了显著的改进和创新，包括但不限于目标检测、图像分类和实例分割任务。由Ultralytics开发的YOLOv8在继承了YOLOv5强大性能的基础上，进行了若干关键的架构优化。这些优化旨在提高模型的准确性、速度和可扩展性，以适应更加多样化和复杂的应用场景。YOLOv8不仅在算法层面进行了创新，还在开发者体验方面做了优化，包括更加直观的接口设计和改进的训练过程，这使得它更易于使用和定制。

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YOLOv8在目标检测技术领域的主要特点和改进主要集中在以下几个方面：

预训练模型：YOLOv8提供了一系列高效的预训练模型，这些模型在多种数据集上经过训练和验证，确保了其在不同场景下的适应性和灵活性。预训练模型的使用降低了新项目的启动成本，使研究者和开发者能够轻松进行迁移学习，快速调整模型以适应特定的应用需求。
多个骨干网：YOLOv8引入了对多种骨干网络的支持，包括但不限于EfficientNet、ResNet和CSPDarknet。这些骨干网络各有优势，如EfficientNet的高效性能，ResNet的深度学习特性，以及CSPDarknet的平衡性能。这种多样性使用户能够根据自己的需求和资源，选择最适合其特定用例的骨干网络。
自适应训练：YOLOv8采用了先进的自适应训练技术，这不仅优化了学习率的调整过程，还平衡了训练过程中的损失函数。通过这种方法，YOLOv8能够在训练过程中自动调整其参数，以适应不同的数据特性和训练条件。这种自适应机制显著提高了模型的泛化能力和在复杂环境中的性能。

YOLOv8的架构和特性包括：

（1）无锚点检测：锚框是一组具有特定高度和宽度的预定义框，用于检测具有所需比例和纵横比的对象类。它们是根据训练数据集中对象的大小选择的，并在检测期间在图像上平铺。YOLOV8采用了无锚点检测，使其更加灵活和高效，因为YOLOv8不需要手动指定锚盒，锚盒可能难以选择，并且可能导致以前的 YOLO 模型（如 v1 和 v2）的结果欠佳。
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（2）新的卷积：随着 C2f 的引入，系统的主干网发生了变化，取代了 C3。茎中的第一个 6x6 卷积被切换为 3x3 卷积。在 C2f 中，瓶颈（两个 3x3 卷积与残差连接的组合）的输出被组合在一起，而在 C3 中，仅使用最后一个瓶颈的输出。此外，YOLOv8删除了两个卷积（YOLOv5 配置中的 #10 和 #14）。在这里插入图片描述
我们设X为输入特征图，则瓶颈结构可以表示为：
$\text{Conv}_{3 \times 3}(\text{Conv}_{3 \times 3}(X)) + X$

其中， $\text{Conv}_{3 \times 3}$ 表示3x3卷积操作。

（3）自注意力机制：YOLOv8 将自注意力机制整合到网络的头部。这一新特征使模型能够动态地聚焦于图像的不同区域，根据各种特征与检测任务的相关性调整其重要性。这增强了适应性，并有助于整体提高性能。设F为特征图，自注意力机制可以表示为：

$\text{softmax}(W_q F \times (W_k F)^T) F' = W_v (A \times F)$
其中， $W_q, W_k, W_v$ 是可学习的权重矩阵， $A$ 是注意力权重矩阵， $F^{'}$ 是注意力加权后的特征图。

4. 代码简介

在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行体育赛事目标检测的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。

4.1 模型预测

在模型预测部分，首先导入导入OpenCV库：OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的开源计算机视觉和机器学习软件库。它提供了大量的视觉处理函数，非常适合用于读取和处理图像。在本场景中，OpenCV用于加载和预处理待检测的图像文件。接下来的代码是YOLO模型的加载和应用，首先从自定义的YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，这个类封装了YOLOv8模型的加载和目标检测功能。

import cv2
from QtFusion.path import abs_path  
from ultralytics import YOLO
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于加载YOLOv8模型并进行目标检测

加载预训练的YOLO模型：代码中创建了YOLOv8Detector的实例，并使用预训练的模型权重进行加载。这些权重文件通常是在大量图像上训练得到的，可以有效地提升模型在特定任务（如体育赛事目标检测）上的表现。

model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/sports-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型

读取图像文件：使用OpenCV的imread函数读取待检测的图像文件。该函数将图像作为一个数组加载进内存，便于后续的处理和分析。

im2 = cv2.imread("test_media/Sports_SIXU_A00048.jpg")

使用模型进行预测：最后，代码调用YOLOv8Detector实例的predict方法对加载的图像进行目标检测，此方法返回检测结果和图像。

pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)

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4.2 模型训练

在模型训练部分，首先导入YOLO模型，并加载了预训练的YOLOv8模型。

from ultralytics import YOLO  
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')

接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径，使用CPU进行训练，使用2个工作进程加载数据，输入图像的大小为640x640，训练100个epoch，每个批次的大小为8。

    results = model.train( 
        data=data_path, 
        device='cpu',  
        workers=workers,  
        imgsz=640, 
        epochs=100,  
        batch=batch, 
        name='train_v8_' + data_name  
    )

在深度学习中，我们通常通过损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。在训练结束后，我们也可以在logs目录下找到生成对若干训练过程统计图。下图为博主训练体育赛事目标检测过程中训练情况截图，以及损失函数曲线图，展示了模型在训练和验证过程中的性能指标变化。

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首先，我们注意到图中分别展示了训练和验证过程中的box_loss、cls_loss和dfI_loss三种损失函数的下降趋势。从这三张图我们可以看出，随着训练次数（横轴代表训练的epoch数）的增加，三种损失函数值都表现出了显著的下降趋势，这表明模型的性能正在逐步提升。特别是在训练的前期阶段，损失函数的下降非常迅速，随后逐渐趋于平稳。这种现象说明，在初期，模型从数据中迅速学习到了大量有用的特征，而随着训练的深入，模型的改进幅度逐渐减小。在box_loss上，我们看到训练和验证的损失都保持了一致的下降趋势，这说明模型在框定目标位置方面的能力越来越强。而cls_loss的下降则反映出模型在分类目标类型方面的性能提升。dfI_loss通常与目标检测的置信度相关，其下降表明模型对于自己的预测越来越自信。

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准确率（precision）和召回率（recall）都维持在非常高的水平上，这两个指标通常用来衡量模型识别目标的能力。准确率高说明模型给出的预测结果中正确的比例很高，召回率高则意味着模型能够捕捉到更多真实的目标。值得一提的是，这两个指标的平衡非常重要，因为过高的准确率可能会伴随着较低的召回率，即模型过于保守，错过一些正确的目标。而本次训练的结果显示，我们的模型在这两个方面都做得很好。最后，mAP（mean Average Precision）是目标检测领域中的一个关键性能指标，它综合考虑了准确率和召回率。在图中，我们可以看到mAP@0.5和mAP@0.5-0.95两个指标。mAP@0.5表示在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均准确率，而mAP@0.5-0.95则是在IoU从0.5到0.95的阈值范围内的平均准确率，更加严格。观察这两个指标的图表，我们可以发现，在训练过程中，mAP值持续上升，显示出模型对目标检测任务的整体把握能力不断增强。

在评估目标检测模型的性能时，通常会关注召回率（Recall）和精确度（Precision）这两个核心指标。召回率和精确度，通常缩写为R和P，都是用来从单一维度评价模型性能的指标，它们的值范围在0到1之间，接近1意味着模型性能更佳，而接近0则表示性能较差。
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首先，我们注意到球、脚和人的精确度分别是0.988、0.987和0.994，这些数值都非常接近于1，说明模型在预测这三个类别时的准确性非常高。换言之，模型在将检测到的对象分类为球、脚或人时，所犯错误的概率非常低，假阳性（误报）的情况很少。其次，召回率曲线几乎是垂直上升的，这表示模型可以检测到几乎所有的正样本。在实际应用中，这意味着模型很少错过任何球、脚或人的真实案例。在检测任务中，我们通常希望同时获得高精确度和高召回率，这样的模型被认为是性能优良的。

再来看平均精度（mAP），这是一个综合指标，用于评价模型在不同召回率下的平均精确度。在本图中，所有类别的mAP为0.990，这个结果非常接近于完美，意味着模型在各个召回率水平下的平均表现都非常好。这个指标尤其在我们评估模型在检测多个类别时的整体性能非常有用。

综上所述，这张PR曲线图表明了模型在检测球、脚和人这三个类别时，无论是在精确度还是召回率上，都展示了卓越的性能。模型的检测能力非常稳定，即使召回率增加，精确度也几乎没有下降。在实际应用中，这意味着模型能够在减少漏检的同时，保持非常低的误检率。

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比

（1）实验设计：
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本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在体育赛事目标目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含体育赛事目标的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.990	0.993	0.992	0.990
F1-Score	0.99	0.99	0.98	0.99

（3）实验结果分析：

在深度学习领域，持续的算法迭代和更新是提升模型性能的关键途径。我们通过在相同的数据集上实施一系列实验，旨在比较和评估不同版本的YOLO模型——包括YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n——在体育赛事目标检测任务上的性能。实验的设计和目的是为了明确各版本模型在准确性和检测效率上的差异，以便为实际应用提供更具指导性的见解。

首先，我们注意到所有模型在mAP指标上的表现都非常接近，范围在0.990到0.993之间。这一结果表明，不同版本的YOLO模型在平均精度上都达到了极高的水平。尤其是YOLOv6n，以0.993的mAP分数微弱领先，显示了其在目标检测准确性上的微小优势。F1-Score的结果也显示出类似的高性能，三个模型（YOLOv5nu、YOLOv6n和YOLOv8n）都达到了0.99的分数，而YOLOv7-tiny略低于其他模型，为0.98。

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对比四个模型，我们可以发现YOLOv6n在这次实验中表现最为出色，具有最高的mAP。而YOLOv5nu和YOLOv8n在mAP和F1-Score上的表现相同，均为0.990和0.99，这可能表明在这些版本的更新中，针对特定数据集的性能提升有限。YOLOv7-tiny虽然在mAP上表现不错（0.992），但在F1-Score上略低，这可能是由于它在精确率和召回率之间的平衡上略有不足。

YOLOv6n之所以能够获得最高的mAP值，可能是由于该版本在网络架构、损失函数或训练策略上做出了有效的改进。而YOLOv7-tiny之所以在F1-Score上略低，可能是因为它作为一个轻量级模型，牺牲了一定的准确性以换取更快的推理速度，适合在计算资源有限的场景下使用。YOLOv5nu和YOLOv8n的相同性能表明，在某些应用场景中，模型的迭代更新并未带来显著的性能提升。这可能是因为模型已经接近了在当前数据集上的性能极限，或者新版本的改进更多地集中在其他方面，例如速度、鲁棒性或易用性上。

根据上述分析，我们可以得出结论，YOLO系列在目标检测任务中表现优异，且不同版本之间的性能差异不大。对于需要在计算资源受限的环境中部署目标检测模型的用户来说，YOLOv7-tiny可能是一个更合适的选择。而对于追求最高检测精度的应用场景，YOLOv6n可能是当前最佳的选择。未来的研究可能会集中在如何进一步提升检测速度与准确性的平衡，以及如何在不同类型的数据集上验证和提升模型的泛化能力。此外，随着新版本的持续推出，我们期待看到模型在特定领域的优化，例如更好的处理小目标检测或在复杂背景中的表现。

4.4 代码实现

在这一节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8实现摄像头画面中体育赛事目标识别的代码实现。这个实现主要包括创建主窗口、处理每一帧图像、加载模型、开始处理媒体流等步骤。

在实时体育赛事目标检测系统中，结合YOLOv8模型和一系列开源库，如OpenCV、QtFusion和PySide6等，来实现主窗口的展示、摄像头帧的处理以及体育赛事的检测和标注等功能。

（1）引入必要的库
首先，需要引入一些必要的库，包括图像处理库OpenCV、图形界面库QtFusion和PySide6，以及物体检测模型库YOLOv8Model等。

import sys  
import time  

import cv2  
from QtFusion.BaseFrame import FBaseWindow  
from QtFusion.Handler import MediaHandler  
from QtFusion.ImageUtils import drawRectBox  
from QtFusion.ImageUtils import get_cls_color  
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector

（2）设置主窗口
在设置主窗口的过程中，定义了一个名为MainWindow的类，该类继承自QtFusion库中的FBaseWindow类。在MainWindow类中，设置了窗口的大小，并创建了一个用于显示图像的标签。此外，我们还设置了一个按键事件，使得用户可以通过按Q键来关闭窗口。

class MainWindow(FBaseWindow):  
    def __init__(self):  
        super().__init__()  
        self.resize(850, 500)  
        self.label = QtWidgets.QLabel(self)  
        self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500)  

    def keyPressEvent(self, event):  
        if event.key() == QtCore.Qt.Key_Q:  
            self.close()

（3）图像帧处理与体育赛事目标检测
在进行图像帧处理和体育赛事目标检测的过程中，定义了一个名为frame_process的函数。首先，将图像的大小调整为850x500，然后使用YOLOv8模型进行预处理。使用该模型对图像进行预测，将预测结果后处理，并将检测到的体育赛事目标用对应类别颜色的矩形框在图像中标注出来。

def frame_process(image):  
    image = cv2.resize(image, (850, 500))
    pre_img = model.preprocess(image)

    t1 = time.time() 
    pred = model.predict(pre_img)
    t2 = time.time()
    use_time = t2 - t1

    print("推理时间: %.2f" % use_time)  
    det = pred[0]
    if det is not None and len(det):
        det_info = model.postprocess(pred)  
        for info in det_info:  
            name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']
            label = '%s %.0f%%'```python
% (name, conf * 100)  
            image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])  

    window.dispImage(window.label, image)

（4）初始化检测模型和设备

在主函数部分，我们首先实例化YOLOv8Detector类，并加载预先训练好的模型权重。根据模型预设的类别标签获取了每个类别对应的颜色，这些颜色将在后续的检测结果可视化中使用。创建一个MainWindow对象，以便在屏幕上显示图像。再创建了一个MediaHandler对象，用于从摄像头设备中读取视频流并处理每一帧图像。

cls_name = ["球", "脚", "人"] 

model = YOLOv8Detector()  
model.load_model(abs_path("weights/sports-yolov8n.pt", path_type="current"))  
colors = get_cls_color(model.names)  

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()  

videoHandler = MediaHandler(fps=30)  
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)  
videoHandler.setDevice(device=0)  
videoHandler.startMedia()  

window.show()  
sys.exit(app.exec())

在此，"sports-yolov8n.pt"是经过大量体育赛事目标图像训练得到的模型权重文件，而cls_name则包含了模型可以识别的所有体育赛事目标类别的名称。这就是实现实时体育赛事目标检测系统的完整代码，整个过程包括了数据预处理、YOLOv8模型预测、结果后处理和可视化等步骤，结构清晰，逻辑简洁。通过这样的方式，可以实现对摄像头捕获的画面进行实时的体育赛事目标识别和标注。

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5. 体育赛事目标检测系统实现

在实现一款实时体育赛事目标检测与识别系统时，采用面向对象的设计思路，依赖Python语言和多种开源库如Pyside6、QtFusion、Pytorch等。其中，重要的RecMainWindow类是系统的主体，负责提供用户界面来控制输入源、进行体育赛事目标检测与识别，并展示检测结果。以下将详细介绍其设计思路、架构设计以及整个流程。

5.1 系统设计思路

RecMainWindow类的主要目标是提供一个用户友好的交互式体育赛事目标检测与识别系统。为了实现这个目标，采取了将界面、媒体处理和模型集成在一起的设计思路。通过对象组合的方式，将不同的处理器和模型组织在一起，让每个功能模块都能独立进行，同时，还利用信号和槽机制来进行模块间的交互和数据传递。

在这里插入图片描述

架构设计：
在RecMainWindow类的架构设计中，采用了处理层、界面层、控制层的设计模式。

处理层（Processing Layer）：此部分由YOLOv8Detector类实现的预训练模型和相关方法组成，负责进行体育赛事目标的检测和识别。
界面层（UI Layer）：此部分由由Ui_MainWindow类生成的用户界面组成，包含各种用户交互元素，如按钮、标签和表格等。
控制层（Control Layer）：此部分由RecMainWindow类实现的槽函数和其他方法组成，响应用户的操作并控制媒体处理器和模型的行为。

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系统流程：
以下是体育赛事目标检测系统的工作流程：

用户打开应用程序，创建RecMainWindow类的实例，并初始化界面和相关参数。
用户通过界面操作选择摄像头、视频或图像作为输入源。
根据用户选择的输入源，调用相应的处理器和方法进行媒体处理和检测。
当媒体输入启动成功后，进入循环处理帧的流程：

对每一帧图像进行预处理。
使用YOLOv8模型对图像进行体育赛事目标检测和识别，得到检测结果。
根据检测结果更新界面的显示，包括绘制检测框、更新表格数据和条形图等。
用户可通过按钮进行保存检测结果、显示作者信息和版本信息等操作。
用户可通过控制按钮来控制摄像头、视频和图像的启动和停止。
用户可通过表格和下拉菜单选择特定的检测结果进行查看和分析。

5.2 登录与账户管理

本系统还配备了一个基于SQLite数据库的用户登录界面，提供了账户注册、密码修改、头像设置、账户注销和重新登录等功能。这些功能为每个用户创建了一个独立的空间，用户可以在其中保存和管理自己的检测结果和设置。

通过用户界面，用户可以轻松完成账户的注册和登录操作，然后进入主界面进行体育赛事目标检测。用户还可以在登录界面进行密码修改、头像设置和账户注销等操作。这些功能为用户提供了便利的个性化服务，让用户能够更好地使用体育赛事目标检测系统。

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通过以上的设计和实现，体育赛事目标检测系统具备了导入各类深度学习模型，实现多物体识别和检测的能力。主界面中实时显示包括检测框、类别及置信度等信息；支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入，能实时识别并记录。还设计了用户登录界面，提供账户注册、密码修改、头像设置、账户注销和重新登录等功能，满足用户在实时目标检测场景下的需求。

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下载链接

若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

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完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EC411p7dd/

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在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；

离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）

6. 总结与展望

在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8/v5模型的体育赛事目标识别系统。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的体育赛事目标检测和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。

该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。

结束语

由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

Ren, S., He, K., Girshick, R., & Sun, J. (2015). Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks. In Advances in Neural Information Processing Systems. ↩︎
Girdhar, R., Gkioxari, G., Torresani, L., & Paluri, M. (2018). Detect-and-Track: Efficient Pose Estimation in Videos. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. ↩︎
Antol, S., Agrawal, A., Lu, J., Mitchell, M., Batra, D., Lawrence Zitnick, C., & Parikh, D. (2015). VQA: Visual Question Answering. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. ↩︎
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. ↩︎