## 核心技术栈

### 1. 人工智能与计算机视觉

- YOLOv11 ：通过 ultralytics 库实现，用于鸟类目标检测和识别

- PyTorch ：深度学习框架，为YOLO模型提供支持

- OpenCV (cv2) ：图像处理和视频捕获

- NumPy ：数值计算和数组处理

### 2. 图形用户界面

- PySide6 ：基于Qt框架的Python绑定，用于构建现代化GUI

- Qt框架 ：提供丰富的UI组件和事件处理

### 3. 数据存储与管理

- SQLite3 ：轻量级关系型数据库，存储用户、鸟类数据、识别记录等

- JSON ：用于序列化和存储识别结果

- 文件系统 ：存储缩略图和图像

### 4. 其他技术

- Matplotlib ：数据可视化（可选）

- PyYAML ：配置文件处理

- Python多线程 ：使用QThread进行检测任务，提高性能

主要功能

1. 用户认证与管理

- 用户注册和登录

- 管理员审核和管理用户

- 角色权限控制（普通用户和管理员）

2. 鸟类识别

- 单张图片识别

- 批量图片识别

- 实时视频流识别

3. 历史记录管理

- 查看识别历史

- 查看详细识别结果

- 收藏重要记录

4. 数据分析与可视化

- 个人识别统计

- 高频识别鸟类分析

- 全平台数据概览

- 地域分布分析

5. 管理员功能

- 用户管理和审核

- 鸟类数据库维护

- 反馈审核和处理

- 系统日志查看

- 系统参数配置

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源码已经过本人亲自测试，可完美运行

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