类别：正常衣服、反光衣服

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。

本项目利用 YOLOv8 实现了反光衣服检测与识别，通过摄像头或视频输入，可以实时识别人员所穿衣物是否为反光衣服，适用于工地安全监管、交通巡逻、夜间施工安全防护等场景。

核心功能演示如下：

• 实时检测：支持摄像头或视频文件输入，自动识别“反光衣服/正常衣服”。

• 批量检测：对图片文件夹进行检测并生成标注结果。

• 检测结果可视化：检测框带类别标签和置信度，清晰直观。

• PyQt5 界面化操作：无需命令行，点击按钮即可完成检测、训练、权重加载。

项目摘要

随着智慧安防与计算机视觉的发展，如何自动识别穿戴反光衣物成为工地安全、交通运输、夜间作业中的重要课题。传统人工监管方式效率低且容易遗漏，而基于 YOLOv8 的智能识别方法，能够通过深度学习模型实现高精度的自动检测与分类。

本项目构建了一个小型反光衣服检测数据集，训练了 YOLOv8 模型，并通过 PyQt5 开发了友好的可视化界面。用户可轻松完成检测与部署，项目开箱即用，适合科研学习与实际应用。

主要亮点：

1. 轻量级部署：基于 YOLOv8n 模型，可在普通电脑快速运行。

2. 界面化操作：PyQt5 界面集成训练、检测、模型加载等功能。

3. 可扩展性强：可继续添加“安全帽”、“手套”等其他安全防护类检测任务。

前言

在智慧城市与智能安防的背景下，反光衣作为夜间安全作业的必备服装，其检测与监管显得尤为重要。然而，传统的人工巡查方式效率低下，且容易因疲劳而忽略细节。

为此，本项目基于 YOLOv8 目标检测框架，构建了反光衣服识别系统。通过深度学习训练模型，不仅能在不同场景下稳定识别，还能做到快速部署。结合 PyQt5 界面，使得操作人员无需懂代码，也能一键完成检测。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1. 实时检测：摄像头接入，系统自动识别是否穿着反光衣服，并实时显示检测结果。

2. 图片/视频检测：支持批量图片检测、视频流检测，自动保存检测结果。

3. 训练与微调：内置训练脚本，用户可根据实际需求增量训练模型。

4. PyQt5 可视化界面：提供“开始检测 / 停止检测 / 选择模型 / 训练模型”等操作按钮。

5. 结果保存：检测后的图片与视频可自动保存至本地，便于后续分析与存档。

演示效果：

• 正常衣服：不会被标注。

• 反光衣服：在检测画面中被框出，并显示“Reflective-Clothes”标签。

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

至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1YjYKzrEUY/

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 + PyQt5 搭建了一套 反光衣服检测识别系统，实现了从数据集构建、模型训练到图形化界面部署的完整流程。通过该系统，用户能够在 工地安全监管、夜间作业防护、交通巡逻 等场景中快速识别人员是否穿戴反光衣物，从而提升安全管理效率。

项目优势：

• 一键化操作：PyQt5 界面简化了训练与检测流程，非专业人员也能轻松上手。

• 高精度检测：YOLOv8 具备强大的检测性能，能够适应多种光照与环境条件。

• 可扩展性强：在现有框架上可灵活添加更多安全防护类目标，如安全帽、手套等。

整体而言，本项目既适合作为 计算机视觉入门实践案例，也能作为 智慧安防应用的原型系统，具有较高的学习价值与应用前景。