基于 YOLOv8 的高压电线是否故障检测识别项目｜完整源码数据集+PyQt5 界面+完整训练流程+开箱即用！

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。

['电缆破损', '绝缘子破损', '正常电缆', '正常绝缘子', '杆塔', '植被遮挡']

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 高精度检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了对高压输电线路中电缆破损、绝缘子故障、植被遮挡等关键问题的自动识别。支持图片、视频、摄像头等多种输入方式，帮助巡检人员快速掌握线路状态。

项目特点包括：

• 🧠 基于 YOLOv8 的 6 类目标检测，训练精度高，泛化能力强

• 🖥️ 图形化界面便捷操作，适配多种检测场景

• 📦 开源+教程+模型权重，快速部署，支持自定义训练

前言

高压输电线路是电力系统运行的重要基础，其稳定性和安全性直接关系到整个电网的可靠运行。在传统巡检中，人工检测方式存在效率低、易漏检等问题。

本项目结合了深度学习目标检测算法 YOLOv8，能够实现对如下类型的自动识别：

• 电缆是否存在破损

• 绝缘子是否损坏

• 杆塔结构识别与定位

• 电线是否被植物遮挡

系统不仅适用于无人机巡检图像的批量分析，还适配工业摄像头用于实时监控预警，助力电力巡检从“人巡”向“机巡”智能转型。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1. 支持多种检测输入

• 图片检测：一键导入任意图片，自动检测目标并标注类别

• 视频检测：支持本地视频导入分析，高效筛查故障画面

• 摄像头实时检测：接入本地摄像头或 IPC，实时监测输电线路运行状态

• 文件夹检测：适用于批量巡检图像的快速筛查与分析

2. 六类检测目标支持

通过 YOLOv8 自定义训练，系统可检测以下 6 类目标：

3. 检测效果展示

• 高精度识别：模型支持高分辨率输入，能在复杂背景下精确分割目标

• 结果保存：所有检测结果支持自动保存图片、结果日志与坐标 JSON 文件

• 界面简洁：PyQt5 GUI 界面便于操作，无需命令行操作

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

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV18xg8zVEgN/

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

本项目围绕高压电线的智能化巡检需求，构建了一套基于 YOLOv8 的输电线路故障检测系统，实现了对电缆破损、绝缘子损坏、植被遮挡等常见安全隐患的自动识别与可视化呈现。项目融合了深度学习模型训练、PyQt5 图形化界面、摄像头实时推理与多格式输入输出功能，功能完备，适配性强，具备良好的扩展性与工程落地能力。

核心亮点包括：

• 🔍 六类关键目标精准检测，支持自主扩展

• ⚙️ YOLOv8 高性能模型训练与部署流程全打通

• 🖥️ PyQt5 可视化工具集成，支持图片、视频、摄像头多源输入

• 🚀 全流程 + 完整配套资源，用户可开箱即用或深度定制

本系统不仅适用于电力巡检领域，也可推广至工业巡检、无人机图像分析、远程监控等多个场景，具有良好的推广价值。未来可进一步引入多模态识别（如红外图像）、异常时序分析、边缘部署等功能，构建更智能、更实时的电力安全保障体系。