基于YOLOv8的高压电线是否故障检测识别项目|完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用!

简介: 本项目基于YOLOv8与PyQt5开发,实现高压电线故障自动检测,支持电缆破损、绝缘子破损、植被遮挡等6类目标识别,具备图形界面与多种输入方式,含完整源码、数据集与训练教程,开箱即用,助力电力巡检智能化转型。

基于YOLOv8的高压电线是否故障检测识别项目|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。

['电缆破损', '绝缘子破损', '正常电缆', '正常绝缘子', '杆塔', '植被遮挡']

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 高精度检测模型PyQt5 图形界面工具,实现了对高压输电线路中电缆破损、绝缘子故障、植被遮挡等关键问题的自动识别。支持图片、视频、摄像头等多种输入方式,帮助巡检人员快速掌握线路状态。

项目特点包括:

  • 🧠 基于YOLOv8的6类目标检测,训练精度高,泛化能力强
  • 🖥️ 图形化界面便捷操作,适配多种检测场景
  • 📦 开源+教程+模型权重,快速部署,支持自定义训练

前言

高压输电线路是电力系统运行的重要基础,其稳定性和安全性直接关系到整个电网的可靠运行。在传统巡检中,人工检测方式存在效率低、易漏检等问题。

本项目结合了深度学习目标检测算法 YOLOv8,能够实现对如下类型的自动识别:

  • 电缆是否存在破损
  • 绝缘子是否损坏
  • 杆塔结构识别与定位
  • 电线是否被植物遮挡

系统不仅适用于无人机巡检图像的批量分析,还适配工业摄像头用于实时监控预警,助力电力巡检从“人巡”向“机巡”智能转型。

一、软件核心功能介绍及效果演示

1. 支持多种检测输入

  • 图片检测:一键导入任意图片,自动检测目标并标注类别
  • 视频检测:支持本地视频导入分析,高效筛查故障画面
  • 摄像头实时检测:接入本地摄像头或IPC,实时监测输电线路运行状态
  • 文件夹检测:适用于批量巡检图像的快速筛查与分析

2. 六类检测目标支持

通过 YOLOv8 自定义训练,系统可检测以下 6 类目标:

类别ID 名称 说明
0 电缆破损 输电线出现断裂、磨损等现象
1 绝缘子破损 绝缘子破裂、掉落等情况
2 正常电缆 未发现异常的电缆状态
3 正常绝缘子 无破损、安装正常的绝缘子
4 杆塔 输电线路支撑塔结构
5 植被遮挡 树枝或植物可能接触输电设备

3. 检测效果展示

  • 高精度识别:模型支持高分辨率输入,能在复杂背景下精确分割目标
  • 结果保存:所有检测结果支持自动保存图片、结果日志与坐标JSON文件
  • 界面简洁:PyQt5 GUI界面便于操作,无需命令行操作

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:

image-20250720154041039


(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。

image-20250720154113205

image-20250720154120378


(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:

image-20250720154144033


(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。

image-20250720154155385


(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。

image-20250720154217655

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。

image-20250526165954475

YOLOv8原理图如下:

image-20250526170118103

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):

image-20250720153944921

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:

image-20250720153856311

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。

result_su110kv_vo-37-_jpg.rf.2b42d80550d2708a2bbf8bf24b1bcf86

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/BV18xg8zVEgN/

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

本项目围绕高压电线的智能化巡检需求,构建了一套基于YOLOv8的输电线路故障检测系统,实现了对电缆破损、绝缘子损坏、植被遮挡等常见安全隐患的自动识别与可视化呈现。项目融合了深度学习模型训练、PyQt5图形化界面、摄像头实时推理与多格式输入输出功能,功能完备,适配性强,具备良好的扩展性与工程落地能力

核心亮点包括:

  • 🔍 六类关键目标精准检测,支持自主扩展
  • ⚙️ YOLOv8高性能模型训练与部署流程全打通
  • 🖥️ PyQt5可视化工具集成,支持图片、视频、摄像头多源输入
  • 🚀 全流程 + 完整配套资源,用户可开箱即用或深度定制

本系统不仅适用于电力巡检领域,也可推广至工业巡检、无人机图像分析、远程监控等多个场景,具有良好的推广价值。未来可进一步引入多模态识别(如红外图像)、异常时序分析、边缘部署等功能,构建更智能、更实时的电力安全保障体系。

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