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基于 YOLOv8 和 PyQt5 的火焰、烟雾检测

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,广泛应用于安防监控、自动驾驶、工业检测等领域。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(You Only Look Once)系列算法因其速度快、精度高而备受关注。本文将介绍如何利用 YOLOv8 和 PyQt5 开发一个视频目标检测应用,实现从模型训练到应用部署的完整流程。


技术栈

  • YOLOv8:Ultralytics 提供的最新 YOLO 版本,具有更高的检测精度和更快的推理速度。

  • PyQt5:Python 的 GUI 开发框架,用于构建用户友好的桌面应用程序。

  • OpenCV:用于视频处理和图像操作。

  • QThread:实现多线程,确保视频检测过程不会阻塞主线程


项目概述

本项目的核心功能是通过 YOLOv8 模型对视频中的目标进行实时检测,并将检测结果实时显示在 GUI 界面中。项目分为两部分:

  1. 模型训练:使用 YOLOv8 训练自定义数据集,生成模型权重。

  2. 应用开发:基于 PyQt5 开发桌面应用,集成 YOLOv8 模型进行视频目标检测。


模型训练

1. 数据集准备

YOLOv8 支持自定义数据集训练。我们需要准备以下内容&


http://www.kler.cn/a/589807.html

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