基于Yolov8+PyQT5的绝缘子识别系统

概述

一个实用的计算机视觉项目——基于Yolov8+PyQT5的绝缘子识别系统。这个项目特别适合电力巡检、设备维护等领域的开发者使用，这里将完整分享训练好的模型、数据集以及使用说明。

主要内容

本项目提供了一个完整的绝缘子缺陷检测解决方案，主要特点包括：

1. ​​丰富的数据集​​：包含2004张测试集图片和907张验证集图片，覆盖三种类别：正常绝缘子(0)、闪络缺陷(1)和破损缺陷(2)

2. ​​多模态识别能力​​：系统支持对单张图片、多张图片、视频流以及摄像头实时画面进行识别，并自动保存识别结果

3. ​​完整的技术栈​​：采用最新的Yolov8目标检测算法，配合PyQT5开发了友好的图形界面，方便非技术人员使用

4. ​​开箱即用​​：我们提供了训练好的模型权重文件，用户无需从头训练即可直接使用。源码网的用户可以免费下载所有资源

5. ​​详细文档​​：包含完整的使用说明和技术文档，帮助开发者快速上手和二次开发

源码下载

基于Yolov8+PyQT5的绝缘子识别系统

预览图