基于 YOLOv8 的桥梁八类缺陷、病害高精度检测项目｜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。

['腐蚀', '裂缝', '退化混凝土', '混凝土空洞', '潮湿', '路面劣化', '收缩裂缝', '底层收缩裂缝']

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 桥梁缺陷检测模型 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桥梁病害自动检测功能。系统可自动识别 腐蚀、裂缝、退化混凝土、混凝土空洞、潮湿、路面劣化、收缩裂缝、底层收缩裂缝 等八类常见桥梁病害。项目配套完整源码、标注数据、训练流程与推理界面，方便二次开发与快速部署。

前言

桥梁作为交通运输的重要基础设施，其健康状况直接关系到交通安全与人民生命财产安全。传统的人工巡检方式不仅耗时费力，而且容易因人为疏忽漏检或误判。随着计算机视觉与深度学习技术的发展，借助 YOLOv8 等先进目标检测算法，可以对桥梁缺陷进行高效、自动化检测。

本项目正是基于 YOLOv8 强大能力，结合图形化界面开发，构建了一个即训练即用的完整桥梁病害检测系统，适用于工程检测、科研教学与企业快速部署场景。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1. 支持多种输入方式

• 单张图片检测：导入图像并自动进行病害识别；

• 图像批量检测：可选择整个文件夹进行批量识别；

• 视频检测：支持 MP4、AVI 等常见视频格式；

• 摄像头检测：兼容笔记本或 USB 外接摄像头，实时检测桥梁缺陷。

2. 检测效果展示

系统通过 YOLOv8 训练出的自定义模型，对输入图像进行推理输出缺陷类型与置信度。每个目标会绘制不同颜色的边框并标注类别文字，便于识别。

示例：

• 裂缝识别效果展示

• 腐蚀与空洞并存情况检测

• 路面劣化与潮湿复合病害识别

3. 图形化界面（PyQt5）

我们基于 PyQt5 开发了一个轻量级检测前端，用户可通过按钮快速加载图像、视频或打开摄像头，并查看检测结果。支持：

• 图片上传；

• 一键检测按钮；

• 实时置信度调节与结果保存；

• 检测记录导出为图片/JSON。

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/BV1m8g8z6Ejp/

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 构建了一个高精度的桥梁病害检测系统，具备完整的数据采集、模型训练、可视化推理与图形化界面功能。系统可自动识别包括腐蚀、裂缝、退化混凝土等在内的八类桥梁常见病害，极大提升了桥梁检测工作的自动化与智能化水平。

相比传统的人工检测方式，本系统具有如下优势：

• 检测速度快，精度高：基于 YOLOv8 轻量模型，适配实时场景；

• 部署简单，上手即用：PyQt5 图形界面无须复杂命令行操作；

• 训练流程完整，便于迭代优化：支持数据扩展与模型精度优化；

• 应用场景广泛：可用于桥梁日常巡检、养护评估、应急响应等多种工程实践中。

此外，本项目源码完全开放，适合高校科研教学、工程单位部署应用或 AI 爱好者学习改造，为桥梁智能检测领域提供了一套完整、实用、可落地的解决方案。

未来，我们计划引入多模态数据（如红外图像、点云数据等）、扩展检测类型（如支座错位、护栏缺损等），进一步提高模型的全面性与鲁棒性，为桥梁结构健康监测贡献更强大的技术支持。