基于YOLOv8的电缆损坏目标识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
基于YOLOv8的电缆损坏目标识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
本项目基于 YOLOv8 构建了一个针对电力系统中电缆损坏的智能目标检测系统，支持 断裂（break） 与 雷击损伤（thunderbolt） 两类典型故障的识别。系统集成了完整的 训练流程、数据集标注、PyQt5 图形界面以及开箱即用的检测程序，能够实现图片、视频、摄像头实时检测等多种应用场景。
项目亮点如下：
- 高精度检测：基于YOLOv8最新算法架构，具备快速、精确的电缆故障识别能力。
- 完整开箱即用：提供完整源码、数据集、训练权重和可直接运行的检测程序。
- 多模态输入：支持单张图片、文件夹批量图片、视频文件以及摄像头实时流输入。
- 可定制化训练：提供详细训练流程和教程，可根据企业或研究需求对模型进行二次训练优化。
- 可视化界面：使用PyQt5构建，提供直观的操作界面，方便非技术人员使用。
该系统旨在为电力设备巡检自动化、智能运维和故障预警提供可靠的数据驱动解决方案，为电力行业的安全运行和数字化管理提供有力支撑。
基本功能演示
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
https://www.bilibili.com/video/BV1PH63BuEMp/
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）
项目摘要
本项目集成了 YOLOv8 XX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人脸表情识别功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的XX识别系统，源码打包在文末。
前言
随着电力系统的不断扩展与复杂化，电缆作为核心输电部件，其损坏风险直接影响电力设备的安全运行。传统巡检依赖人工目视检查，不仅效率低、耗时长，而且容易受人为因素影响导致漏检。
本项目针对 电缆断裂 和 雷击损伤 两类典型故障，构建了基于YOLOv8的智能识别系统。通过深度学习模型对电缆图像进行目标检测，实现自动定位与识别故障部位，大幅提高巡检效率与准确率。
数据集由 约1300张高质量标注图像 构成，按训练、验证和测试集划分，兼顾模型训练与性能评估需求。配套源码提供完整训练脚本、PyQt5界面工具以及部署教程，支持快速上手与二次开发。
一、软件核心功能介绍及效果演示
核心功能
- 电缆故障识别
- 自动识别电缆断裂和雷击损伤。
- 输出检测框、类别和置信度，可直接用于故障定位。
- 多输入模式支持
- 单张图片识别
- 文件夹批量图片识别
- 视频文件识别
- 摄像头实时识别
- PyQt5 图形界面
- 可视化展示检测结果
- 操作直观，支持用户自由选择输入源
- 可显示检测统计信息和置信度
- 模型训练与自定义
- 提供完整YOLOv8训练代码
- 支持在自定义数据集上进行迁移训练
- 支持输出最佳权重和评估报告
- 开箱即用
- 配套预训练权重
- 可直接运行检测程序，无需额外配置
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 cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from 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）：
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
总结
本项目构建了一个基于 YOLOv8 的电缆损坏智能检测系统，实现了 断裂与雷击损伤 的高精度识别。通过集成 完整数据集、训练流程、PyQt5可视化界面 以及 开箱即用的检测程序，系统不仅大幅提升了巡检效率，也为电力设备的智能运维与故障预警提供了可靠的数据支持。
凭借多输入模式支持、可定制化训练以及直观的可视化界面，该项目可广泛应用于电力巡检、工业监测及相关研究场景，助力电力行业向自动化、智能化和安全化方向发展。
浙公网安备 33010602011771号