基于YOLOv8的智能鼠害监控与追踪系统 | 高效室内外鼠类识别【含源码与部署指南】

项目概述

在城市管理、食品加工厂、仓储物流以及科研实验室等环境中，鼠害监控是一个长期存在的挑战。传统依赖人工巡查或红外探测的方式，往往存在成本高、误报率高和实时性差的问题。为解决这一问题，本项目构建了一套基于YOLOv8的智能鼠类识别与追踪系统，能够在多场景下对老鼠目标进行实时检测和记录，为鼠害防控与科研分析提供技术支持。

系统特点：

• 高精度鼠类检测与追踪
• 支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测
• 完整源码+训练权重+数据集，支持开箱即用
• 可扩展为自动化鼠害监控或行为分析系统

适用场景包括仓储、实验室、食品加工厂、城市环境监控及科研行为分析等。

源码与预训练权重可看哔哩哔哩：

https://www.bilibili.com/video/BV1NMhpzNEie/

包含：

• 📦 完整 Python 源码
• 📦 预训练模型权重
• 🗂️ 数据集与标注脚本

核心功能与使用场景

本项目不仅提供了强大的目标检测功能，还配套了可选的PyQt5 图形界面，让非专业用户也能快速上手。功能模块主要包括：

使用演示

1. 单图检测
   用户选择本地图像后即可自动识别鼠类并标注边框，显示目标类别与置信度。

2. 批量图片处理
   系统自动循环处理指定文件夹中的所有图片，输出标注结果到指定目录。

3. 视频目标检测
   支持视频文件输入，逐帧检测鼠类目标并可生成标注输出视频，便于监控记录。

4. 摄像头实时监控
   打开本地摄像头即可进行实时鼠类监测，系统可在鼠类出现时即时记录和提示。

5. 检测结果保存
   可选择保存图片、视频及相关日志文件，为后续分析和复核提供依据。
   

模型训练与技术细节

本项目使用YOLOv8 Detection 分支进行训练和推理，核心技术优势包括：

• 速度快、实时性强：适合视频流和摄像头实时监控场景
• Anchor-Free 架构：提升小目标检测精度
• 可扩展 BackBone/Neck：支持轻量化和性能优化
• ONNX 与 TorchScript 部署：适用于多平台快速部署

数据集准备

采用 YOLO 格式组织数据集：

dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/

标签格式：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

示例：

0 0.523 0.412 0.234 0.178

数据集中包含各种光照、角度及场景下的鼠类图片，兼顾室内外不同环境，提高模型泛化能力。

模型训练与评估

训练完成后，生成如下结果：

• best.pt：最佳模型权重
• results.png：训练损失与 mAP 曲线
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于实际部署。

推理与部署示例

使用 PyTorch 接口加载模型进行推理：

fromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练好的模型model=YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')# 图像推理results=model('test.jpg',save=True,conf=0.25)save_path=results[0].save_dir/results[0].path.name# 显示结果img=cv2.imread(str(save_path))cv2.imshow('Detection Result',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

推理结果包含：类别、置信度、边框坐标等信息，可直接用于监控系统或分析统计。

开箱即用与源码获取

项目提供完整YOLOv8+UI源码打包，用户可直接运行：

python main.py

或重新训练模型：

yolo detect traindata=datasets/mice.yamlmodel=yolov8n.yamlpretrained=yolov8n.ptepochs=100batch=16lr0=0.001

源码与预训练权重可在下方链接获取：

https://www.bilibili.com/video/BV1NMhpzNEie/

包含：

• 📦 完整 Python 源码
• 📦 预训练模型权重
• 🗂️ 数据集与标注脚本

总结

本项目展示了如何利用YOLOv8构建一个高效、可靠的智能鼠类识别与追踪系统。其优势体现在：

• 高精度、实时性强：适用于多场景鼠类检测
• 多输入源支持：图像、视频、文件夹、摄像头全覆盖
• 操作简便：PyQt5 图形界面降低部署门槛
• 开箱即用：提供完整源码、权重及数据集，支持快速部署和二次开发

该系统不仅可应用于城市鼠害防控、仓储与食品厂安全监测、实验动物行为研究，同时也为图像识别、深度学习应用提供了完整的实践示例，为科研和工业场景提供了可落地的智能化解决方案。

本项目基于YOLOv8构建了一套完整的智能鼠类检测与追踪系统，实现了从模型训练、推理到部署的全流程覆盖。系统具备高精度、实时性强、支持多场景输入（图像、视频、文件夹、摄像头）以及可选图形化界面操作的优势，能够有效应用于城市鼠害防控、实验动物监控、仓储与食品厂环境监测等场景。通过提供完整源码、预训练权重和数据集，项目不仅便于快速部署，也为科研和工业应用提供了可复用的实战模板，为鼠害智能化管理和行为分析提供了可靠技术支撑。