基于YOLOv8的电网绝缘子破损与闪络缺陷检测识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

基于YOLOv8的电网绝缘子破损与闪络缺陷检测识别项目｜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。

nc: 3

names: '破损', '闪络', '绝缘子'

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 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电网绝缘子破损与闪络缺陷识别功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的电网缺陷检测系统

前言

在电力系统的运行与维护中，绝缘子作为保障电能安全传输的关键部件，其健康状况直接关系到整个电网的稳定性与安全性。然而，由于长期暴露在高温、高湿、高压等恶劣环境中，绝缘子容易发生破损或闪络等现象，传统依赖人工巡检方式存在误判率高、效率低等问题。

因此，借助深度学习技术构建基于YOLOv8的自动缺陷识别系统，能大幅提升检测效率与准确率，助力实现智能化电力运维，是当前智能电网发展方向的重要一环。

一、软件核心功能介绍及效果演示

本项目已集成完整的图形化操作界面，支持以下多种检测模式：

• ✅ 单张图片检测：上传任意图像即可识别出电网绝缘子是否存在破损或闪络；
• ✅ 文件夹批量检测：一键导入图片文件夹，自动遍历所有图片并进行目标检测；
• ✅ 视频流检测：支持本地视频文件检测与实时播放检测结果；
• ✅ 摄像头实时检测：接入本地摄像头或远程视频流，实时展示检测框与类别标签；
• ✅ 结果可视化与保存：检测结果自动生成图片保存到本地，可用于报告生成与工程分析。

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：

image-20250722183108140

（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-20250722183135591

（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：

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（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。

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（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。

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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

image-20250722234438270

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-20250722233847672

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_000000795_jpeg_jpg.rf.5016aecb5666293e0e37522f962b411a

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/BV1Qk8uz6E9f/

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

本项目围绕电网绝缘子破损与闪络缺陷检测这一典型工业视觉任务，完整构建了从数据准备、YOLOv8模型训练、图形化界面集成到最终部署与可视化演示的一体化解决方案。

通过本项目，你将学会：

• ✅ 如何构建符合YOLO格式的数据集并高效标注；
• ✅ 如何使用YOLOv8训练检测模型、调参优化；
• ✅ 如何集成PyQt5实现便捷实用的图形用户界面；
• ✅ 如何对图片、视频、摄像头数据进行多模态检测；
• ✅ 如何保存、分析检测结果，为工程落地打基础。

无论你是深度学习初学者、电力行业从业者，还是AI项目工程师，本项目都能为你提供“开箱即用”的实战模板，助你快速掌握YOLO目标检测项目的全流程开发与部署技巧！

🚀 项目推荐使用人群：

• 电力巡检自动化方向研究人员
• 目标检测/缺陷识别开发者
• 有图形界面需求的AI工程项目实践者
• 想入门YOLOv8的视觉开发初学者