本项目是一个面向实际应用的输电通道智能隐患检测系统，集成了 YOLOv8 模型，能够高效识别空中异物如气球、风筝、鸟巢、垃圾等，有效辅助电力巡检任务。

源码包含：完整 YOLOv8 训练代码 + 标注好数据集 + 权重文件 + 实用的图形界面程序 + 视频/图像/摄像头全流程部署教程。

源码在文末哔哩哔哩视频简介处获取。

项目摘要

本系统融合了 YOLOv8 隐患目标检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，支持包括单张图片、文件夹批量、视频文件与 USB 摄像头等多种输入方式。适用于 输电巡检场景中的空中异物识别任务。配套完整的源码与详细部署流程，即使你是新手，也能快速构建属于自己的智能识别系统。

前言

随着我国电力系统的迅速发展，输电线路的可靠运行变得尤为关键。输电线路通道上常见的气球、风筝、鸟巢及漂浮垃圾等异物，不仅可能造成短路、跳闸等故障，还存在严重的安全隐患。

传统人工巡检方式耗时耗力、效率低下，难以适应大规模、长距离线路的实时监控需求。因此，基于人工智能的目标检测手段成为当下研究与工程中的热门方向。

本项目采用了当前精度领先的 YOLOv8 深度学习目标检测框架，结合自主采集并标注的数据集，训练出能够精准识别输电通道典型隐患目标的模型，最终通过图形化界面实现 全流程可视化部署，极大提升检测效率与智能化程度。

一、软件核心功能介绍及效果演示

本系统分为模型端 + 界面端两部分：

✅ 1. 模型端（YOLOv8）

• 模型版本：YOLOv8s（可替换为 m/l/x）

• 检测类别：气球、风筝、鸟巢、垃圾，共 4 类

• 训练平台：支持本地 Windows/Linux，推荐使用 GPU

• 数据格式：YOLO 格式（.txt）

模型可转换 ONNX、TorchScript 等多格式导出，可嵌入各种部署平台（如 RT-DETR、TensorRT 等）

✅ 2. 界面端（基于 PyQt5）

• 图片检测：点击选择图像，支持批量识别与结果保存；

• 视频检测：导入本地视频或开启摄像头进行实时检测；

• 检测结果：每一帧高亮显示识别框、类别名与置信度；

• 输出选项：支持保存检测结果图像、生成日志文件等；

• 运行配置：支持 CPU 和 GPU 模式切换，满足不同性能需求。

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/BV1N8hGzgEnn/

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

本项目构建了一个完整的 YOLOv8 输电通道隐患检测系统，实现对气球、风筝、鸟巢、垃圾等典型空中异物的精准识别，适用于输电线路的无人机巡检、安监辅助等实际场景。系统具备以下显著优势：

• 📦 开箱即用：提供完整 YOLOv8 训练代码、数据集与预训练权重；

• 🎛️ 多模态输入：支持图片、视频、摄像头等多种数据源；

• 🖥️ 图形化操作：基于 PyQt5 开发的人性化操作界面，适合各类用户；

• ⚙️ 高性能检测：借助 YOLOv8 轻量模型实现高速高精检测，适配 CPU/GPU 部署；

• 📚 配套教程：从训练到部署全过程图文并茂，适合个人学习或项目落地。

不论你是 AI 开发者、电力行业工程师，还是正在寻找计算机视觉实战项目的学生，本系统都是一个兼顾实用性与技术深度的理想选择。