基于YOLOv8的输电通道隐患检测系统：精准识别气球、风筝、鸟巢与垃圾【含完整训练源码+部署教程】
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 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/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。
