随着自然保护意识的增强，野生动物的监测与保护已成为全球环保和生物多样性保护的重要课题。传统的动物种类识别方法主要依赖于人工监测，工作量巨大且效率低。近年来，随着深度学习技术的快速发展，计算机视觉在动物种类识别领域展现出了极大的潜力。尤其是YOLOv5（You Only Look Once）模型，作为一种实时且精度较高的目标检测算法，被广泛应用于各种视觉检测任务。
本篇博客将介绍如何基于YOLOv5模型实现野生动物种类识别，如何利用深度学习技术检测不同种类的野生动物，构建一个用户友好的UI界面，方便用户上传图片并查看识别结果。我们将从数据集准备、YOLOv5模型训练、UI界面开发等方面逐步展开，详细描述每个步骤。
一、项目背景与目标
动物种类识别不仅在生物学研究中具有重要意义，还能够帮助生态保护组织和环境研究人员监测野生动物的分布与行为，预测濒危物种的生存状况，甚至提供物种保护策略。
本项目的目标是：
使用YOLOv5进行野生动物种类检测。
提供一个简单的UI界面，使用户能够方便地上传图片并查看识别结果。
在保证模型精度的前提下，力求系统能够实时运行，满足野外监测的需求。
通过本项目，我们将实现一个能够自动识别野生动物种类、精确定位物体位置的实时监控系统。