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
项目摘要
🌳 本项目基于YOLOv8构建，专注于对无人机航拍图像中的棕榈树等树木目标进行高效检测，适用于林业监测、生态研究等多种场景。
本项目融合了 YOLOv8目标检测框架 与 PyQt5图形界面交互系统，可实现对静态图像、图像文件夹、视频及摄像头画面的多种输入方式的检测任务。模型针对“棕榈树”类别进行了定制化训练，检测效果稳定、响应迅速。
项目特点如下：
- 🎯 支持 1类目标检测（棕榈树）
- 🖼 支持多种输入源：单张图、文件夹、视频流、摄像头
- 🧠 内置高性能YOLOv8推理引擎
- 🖥 提供PyQt5图形化界面，便于部署与展示
- 🧰 附赠：完整YOLOv8训练脚本、数据标注模板、模型推理代码及打包教程
前言
随着无人机在林业、环保与遥感领域的广泛应用，如何高效地从航拍图像中识别关键目标（如棕榈树）成为研究热点。YOLOv8作为最新一代目标检测算法，具备高精度与高速性能，非常适合部署在边缘设备或资源受限场景下。
本项目以YOLOv8为基础，构建了一套完整的无人机航拍图像树木识别系统，并提供可视化界面与部署指南，适用于科研与工业场景。
一、软件核心功能介绍及效果演示
| 功能名称 | 功能说明 |
|---|---|
| 图像检测 | 支持单张图像或图像批量导入，检测棕榈树并框出位置 |
| 视频流检测 | 加载本地或实时视频，自动识别帧中目标 |
| 摄像头实时检测 | 调用本地摄像头进行实时识别（支持外接无人机图传） |
| GUI图形界面操作 | 内置PyQt5界面，支持一键加载图像/视频、切换检测模式 |
| 模型权重加载与切换 | 默认加载预训练模型，可自定义替换为自训练模型 |
| 检测结果导出 | 支持检测结果图片保存与坐标输出（用于后处理或数据分析） |
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），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/BV1EChWzFEKo/
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构建了一个支持无人机航拍图像的棕榈树目标检测系统，兼具高精度识别能力与友好的图形化交互界面。通过结合PyQt5，实现了图片、视频、摄像头等多种输入方式的检测体验，极大提升了项目的实用性与可扩展性。
项目亮点如下：
- ✅ 使用最新YOLOv8架构，模型推理更快更准；
- ✅ 聚焦棕榈树目标检测，适用于林业普查与生态监测；
- ✅ 附带完整的训练代码、数据集与部署流程，开箱即用；
- ✅ 支持GUI图形界面操作，非技术用户也能轻松使用；
- ✅ 模型可扩展至多类检测，适配其他林业目标识别任务。
🎯 适用场景：
- 无人机林业巡检；
- 农林生态遥感分析；
- 智能农业信息采集；
- 教学科研、深度学习项目实践等。
