业务和功能介绍
本系统面向水下图像目标检测场景，采用PyQt5构建桌面端界面，结合YOLOv8模型实现水下目标识别。系统分为普通用户端和管理员端：普通用户可进行图片、批量图片和视频检测，支持置信度、IoU阈值及图像预处理参数设置，并可查看检测结果和历史日志；管理员可进行数据集管理、模型管理、模型训练与评估、用户管理、检测日志维护和统计分析。系统检测结果可视化展示，检测日志写入MySQL数据库，便于后续查询、统计和维护。
项目实现
项目整体采用Python语言开发，前端使用PyQt5实现桌面端交互界面，后端通过YOLOv8完成水下目标检测，OpenCV用于图像读取、预处理和检测结果绘制，MySQL用于保存用户、模型、数据集和检测日志等数据。普通用户模块实现了图像检测、批量检测、视频检测、参数设置和日志查询；管理员模块实现了数据集维护、模型管理、模型训练、模型评估、用户管理、日志统计、日志导出和数据库备份等功能。系统在训练模型基础上完成检测测试，能够识别鱼类、珊瑚、海龟、海星、海参、海胆等水下目标，并将检测结果图片和统计信息保存到本地及数据库中。
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多媒体-多媒体生成器
1、立项背景和目标
随着AI技术的发展，普通人也可以轻松生成高质量的图片、视频和音乐。但现有工具要么收费太高，要么操作复杂，对刚开始尝试AI创作的用户不够友好。我结合自己使用大模型API的经验，开发了一款集图片生成、视频生成、音乐生成于一体的多媒体创作工具，旨在降低AI创作门槛，让每个人都能免费体验AI生成内容的乐趣。项目灵感来源于我在AFAC比赛中使用AI API的经历，以及对TRAE Work工具的探索。
2、软件功能和核心模块介绍
图片生成模块：用户可自定义图片尺寸（宽/高），选择不同风格的图案类型（抽象图案、写实风格、卡通风格等），AI根据用户选择生成对应的图片。
视频生成模块：用户输入视频主题或关键词，AI自动生成短视频脚本并调用视频生成API产出视频。
音乐生成模块：用户选择音乐风格（古典/电子/轻音乐等），AI生成对应的音频文件。
参数配置面板：所有生成参数（尺寸、风格、时长等）集中在一个面板，用户可自由调整。
3、业务流程和功能路径描述
用户打开网页 → 选择“图片生成”/“视频生成”/“音乐生成” → 填写参数（宽高、风格、主题等） → 点击“生成”按钮 → 系统调用大模型API → 生成内容展示在页面上 → 用户可预览并下载。
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