在机场环境中，如何使用YOLOv8结合Python进行飞鸟的实时检测与计数？请提供一个详细的步骤指南和Python代码示例。

针对飞鸟检测和计数的需求，YOLOv8提供了一个高效的实时目标检测解决方案。首先，建议访问资源《YOLOv8飞鸟检测计数系统：Python源码与模型训练指南》，以获取训练好的模型和项目使用说明。以下是一个基本的步骤指南和代码示例，用于在机场环境中实现飞鸟检测和计数功能：

参考资源链接：[YOLOv8飞鸟检测计数系统：Python源码与模型训练指南](https://wenku.csdn.net/doc/7i5ea1g066?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境准备：安装Python 3.8，创建一个虚拟环境，使用Anaconda管理依赖。安装PyTorch和torchvision的特定版本，并使用requirements.txt文件确保所有依赖正确安装。代码示例如下：

import torch
import torchvision

# 检查PyTorch版本
print(torch.__version__)

# 检查torchvision版本
print(torchvision.__version__)

# 安装其他依赖，例如：
# pip install -r requirements.txt

2. 模型加载：使用提供的Python源码加载训练好的YOLOv8模型，并准备待检测的图片或视频流。代码示例如下：

from models.models import Model
from utils.datasets import LoadImages
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords

# 加载模型
model = Model(

参考资源链接：[YOLOv8飞鸟检测计数系统：Python源码与模型训练指南](https://wenku.csdn.net/doc/7i5ea1g066?spm=1055.2569.3001.10343)