开箱即用｜基于 YOLOv8 的农作视觉 AI——农民与农用车检测系统实战

本项目实现了基于 YOLOv8 深度学习检测算法 的农作场景智能识别系统，可精准识别出图像中的 “劳动人民” 和 “农用汽车”，支持图片、视频、摄像头实时推理，搭配 PyQt5 界面，部署即用！

🌟 配套资源包括：YOLOv8 完整训练代码 + 标注数据集 + 训练权重 + 推理脚本 + PyQt5 部署界面📦 获取方式：详见文末哔哩哔哩视频简介处

项目摘要

本项目集成了先进的 YOLOv8 目标检测模型 与 PyQt5 图形界面，可用于快速搭建农业视觉 AI 系统，适用于农场管理、农业智能巡检、乡村自动化识别等场景。

你将获得：

• ✅ 自主可训练模型（YOLOv8）

• ✅ 支持两类目标识别：劳动人民、农用汽车
  

• ✅ 配套图形界面与推理脚本

• ✅ 清晰易懂的训练与部署教程

前言

随着人工智能技术在农业领域的不断渗透，传统农作业也迎来了数字化、智能化的新机遇。如何在复杂多变的农田环境中，自动识别“劳动人民”与“农用汽车”等关键目标，成为实现农业智能化管理的重要一环。

本项目基于 YOLOv8 深度学习目标检测算法，结合 PyQt5 可视化界面，构建了一套实用性强、部署便捷的农业视觉 AI 系统。该系统支持多种输入源（图片、视频、摄像头），可广泛应用于农田作业监控、乡村道路监管、农机识别统计等场景。

无论你是 AI 开发初学者，还是希望落地项目的工程实践者，都可以借助本项目快速上手 YOLOv8，搭建属于自己的智能识别系统。

技术赋能乡村，AI 助力农业，打造真正“看得见”的智慧农场。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1.1 PyQt5 图形界面功能

界面支持：

• 📁 文件导入

• 📷 摄像头调用

• 🎥 视频读取与检测结果保存

• 🖼 检测结果展示（类别 + 置信度）

✅ 所有功能均一键集成，零基础可直接使用！

1.2 YOLOv8 检测模块集成

• 采用最新 YOLOv8 架构

• 输入任意图像，输出带边框的检测图

• 支持多目标检测与 NMS 抑制

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8 是 Ultralytics 公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如 CIoU、TaskAlignedAssigner）与 Anchor-Free 策略，在 COCO 等数据集上表现优异。其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务

• 支持 Anchor-Free 检测

• 支持可扩展的 Backbone 和 Neck 结构

• 原生支持 ONNX 导出与部署

3.1 YOLOv8 的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；

• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；

• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；

• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往 YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8 原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

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

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；

• weights/best.pt：最佳模型权重；

• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8 训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在 runs/目录下，具体内容如下：

3.4 检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2from ultralytics import YOLOimport torchfrom torch.serialization import safe_globalsfrom ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像img = cv2.imread(str(save_path))cv2.imshow('Detection Result', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI 完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括 python 源码、数据集、训练代码、UI 文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

可至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV14k8qz5EZP

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目以 YOLOv8 为核心，结合 PyQt5 可视化界面，完整实现了“劳动人民”与“农用汽车”在农作场景中的智能识别功能。无论是图片、视频还是实时摄像头输入，系统都能实现高效、稳定的识别与展示，具备良好的实用性与拓展性。

项目亮点包括：

• ✅ 轻量级检测模型，适合低算力设备运行

• ✅ 标签清晰、标注标准，数据集可拓展

• ✅ 一键训练 + 可视化界面 + 多输入支持，开箱即用

• ✅ 适配农业、农村监控、农机识别等多种场景需求

未来你可以在此基础上，进一步添加更多农作物、动物或工具的检测类别，实现更复杂的农业 AI 系统。我们期待你在此基础上开发出属于你自己的“乡村智能视觉项目”！