基于 YOLOv8 的电瓶车/电动车识别项目｜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。

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 电瓶车/电动车检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的电瓶车/电动车识别功能。配套完整源码与训练流程说明，确保你可以开箱即用、快速部署自己的电动车识别系统。

前言

介绍本项目的背景和目标，阐述 YOLOv8 在电动车识别中的优势，概述该项目的功能与应用场景。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1.1 电瓶车/电动车识别功能

展示 YOLOv8 如何精准识别电瓶车和电动车，涵盖不同环境与不同角度下的识别效果。

1.2 多种输入源支持

详细说明支持的输入方式，如图片上传、文件夹批量处理、视频文件处理和摄像头实时识别。

1.3 PyQt5 图形界面

展示如何通过 PyQt5 搭建用户友好的图形界面，使系统易于操作，并实时展示识别结果。

1.4 性能优化与准确度

阐述模型优化过程，包括训练数据增强技术、算法优化与调优，提升识别准确率与速度。

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.YOLO8+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

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1eBhBzfEcT/

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

本项目基于 YOLOv8 和 PyQt5，成功实现了电瓶车/电动车的自动识别系统，包含从模型训练到图形界面部署的完整流程。通过 YOLOv8 的强大目标检测能力和 PyQt5 的易用图形界面，本项目具备以下特点：

1. 精准识别：结合 YOLOv8 的高效目标检测能力，本系统能够高准确率地识别电瓶车与电动车，无论是静态图片、视频还是实时摄像头输入。

2. 多输入支持：项目不仅支持图片和视频输入，还支持文件夹批量处理和摄像头实时识别，极大提升了系统的灵活性和实用性。

3. 图形界面：利用 PyQt5 开发的图形界面提供了友好的用户交互体验，使得用户可以轻松操作系统并实时查看识别结果。

4. 开箱即用：提供完整的源码、训练数据集、模型权重文件以及详细的部署教程，使开发者可以快速将系统部署到实际场景中。

5. 系统优化：通过数据增强和模型调优，提升了识别的准确率和处理速度，确保了系统的高效稳定性。

展望

未来可以对该项目进行以下优化：

• 多类型车辆识别：除了电瓶车与电动车，还可以扩展到其他类型车辆的识别，增加模型的适应性。

• 实时性能提升：优化推理速度，使得该系统能够在实时视频流中保持高效表现。

• 智能监控应用：该项目可进一步拓展到智能交通监控、停车管理等领域，提升城市管理效率。

该项目为开发者提供了一个完整的解决方案，结合了先进的 YOLOv8 模型和实用的图形界面设计，具有广泛的应用潜力。