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基于 YOLOv8 的水体环境监控项目 (精准识别水域废弃物与污染物)|完整源码数据集 +PyQt5 界面 + 完整训练流程 + 开箱即用!

作者:申公豹
  • 2025-08-06
    辽宁
  • 本文字数:2624 字

    阅读完需:约 9 分钟

源码包含:完整 YOLOv8 训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的 yolo 检测程序+直接部署教程/训练教程‘


源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。


'废弃物','废弃船','捕鱼养殖','水污染','漂浮物'

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 高精度检测模型PyQt5 图形化界面工具,可实现对遥感图、水面视频、航拍影像中的多种水体污染物的智能识别,包括:


  • 🚯 废弃物识别

  • ⛴ 废弃船检测

  • 🌫 水污染区域标记

  • 🌿 漂浮物监控

  • 🌫漂浮物

  • ⛴捕鱼养殖


项目支持多种输入形式(图片 / 视频 / 文件夹 / 摄像头),适配无人机、水利监测、环保执法等多种应用场景,适合开发者与研究人员快速部署与二次开发。

前言

近年来,水环境污染问题愈发严峻,传统人工巡检不仅成本高、效率低,而且在复杂环境下存在漏检与迟报等问题。随着无人机航拍与遥感图像获取技术的广泛应用,结合计算机视觉手段,能够实现对水体环境的实时、智能监测。


本项目正是基于此背景,采用 YOLOv8 模型对多类水面污染物进行自动识别,配合自研的 PyQt5 可视化界面,实现从检测到展示的完整流程,为水资源保护与环境治理提供智能化解决方案。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1.1 支持的检测类别

  • 废弃物(如塑料瓶、垃圾袋)

  • 废弃船(小型沉船、弃置船体)

  • 水污染(异常颜色、油污区域)

  • 漂浮物(杂草、水藻块等)

1.2 界面功能模块(基于 PyQt5)

  • 图像检测

  • 视频检测

  • 摄像头实时监控

  • 一键切换模型 / 权重 / 分辨率

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/
复制代码


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
复制代码


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()
复制代码


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
复制代码


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
复制代码

4.2 完整源码下载

至项目实录视频下方获取:https://www.bilibili.com/video/BV1Zr84zPExB



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 为核心检测算法,结合 PyQt5 实现了一个集图像识别、视频分析、实时监控与可视化交互于一体的水体环境智能监控系统。通过对遥感图像或无人机拍摄画面的识别,可以有效检测包括 废弃物、废弃船、水污染、漂浮物 等多类污染源,为环保治理、水资源管理和应急响应提供了低成本、高效率的技术手段。


项目亮点如下:


  • 💡 高精度识别能力:基于 YOLOv8 的检测模型,对水域目标具备强鲁棒性与泛化性。

  • 🧩 模块化界面系统:采用 PyQt5 构建,便于非程序员快速上手与应用部署。

  • 🎯 多场景适配:支持静态图像、视频流、摄像头实时输入,满足无人机巡检、水利站监控等多种需求。

  • 🚀 开箱即用:提供完整数据集、标注、训练脚本、权重和界面,助力开发者快速开展二次开发或科研实验。

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🏆2022年InfoQ写作平台-签约作者 🏆 2023-06-05 加入

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