基于yolov8、yolov5的电塔缺陷检测识别系统（含UI界面、训练好的模型、Python代码、数据集）

摘要：电塔缺陷检测在电力设备巡检、运行维护和故障预防中起着至关重要的作用，不仅能帮助相关部门实时监测电塔运行状态，还为智能化检测系统提供了可靠的数据支撑。本文介绍了一款基于YOLOv8、YOLOv5等深度学习框架的电塔缺陷检测模型，该模型使用了大量不同类型和状态的电塔图像进行训练，能够准确识别各种环境中的电塔缺陷。系统可在不同场景下进行检测，包括多种光照条件、复杂背景、电塔遮挡等。
此外，我们开发了一款带有UI界面的电塔缺陷检测系统，支持实时分析电塔缺陷，并通过图形界面直观展示检测结果。系统基于Python与PyQt5开发，能够处理图片、视频及无人机实时采集的摄像头数据，检测结果可以保存以供后续分析。本文还提供了完整的Python代码及详细的使用指南，供有兴趣的读者参考，完整代码资源请见文章末尾。

项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 ， 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。

数据集：
网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。

界面：
PyQt5

以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点 。

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前言

电塔缺陷检测在现代电力巡检和设备维护中，对于提升电网运行安全和优化维护效率具有重要意义。通过快速且精准地检测电塔缺陷，电力企业和运维部门能够实时掌握电塔状态并进行缺陷修复，减少事故隐患并提高巡检效率。尤其是在智能电网和无人机巡检系统中，电塔缺陷检测技术是实现高效维护和风险管控的重要工具。同时，检测系统还能为数据分析人员提供实时数据反馈，帮助他们研究设备老化规律并制定更科学的运维计划。

电塔缺陷检测技术已经在无人机巡检、电网运维管理、设备健康监测等多个领域得到广泛应用。借助高效准确的检测系统，维护人员和管理者可以实时监测电塔缺陷，自动收集和分析故障数据，提升电网运行的安全性和稳定性。

在现代电网运维和风险管理中，电塔缺陷检测系统可以与其他智能系统协作，如设备健康监测系统、风险评估平台和故障预警系统，形成完整的智能运维解决方案，帮助电力企业更好地掌握电塔动态并优化运维流程。在大规模电网或复杂的巡检场景中，系统能够迅速检测并定位电塔缺陷，为电网安全运行和故障预防提供及时可靠的信息。

本文基于YOLOv8、YOLOv5等目标检测技术，结合Python与PyQt5开发了一款电塔缺陷检测系统。该系统支持图片、视频及无人机摄像头输入的检测，并能保存检测结果，为用户提供直观、便捷的使用体验，助力电力企业快速、有效地进行电塔缺陷排查与设备运维管理。

功能展示：

部分核心功能如下：

功能1： 支持单张图片识别
功能2： 支持遍历文件夹识别
功能3： 支持识别视频文件
功能4： 支持摄像头识别
功能5： 支持结果文件导出（xls格式）
功能6： 支持切换检测到的目标查看

更多的其他功能可以通过下方视频演示查看。

基于深度学习的电塔缺陷检测识别系统（yolov8）

🌟 一、数据集介绍

已经分好 train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接使用。
总共 8000张数据集，
label | pic_num | box_num
绑扎不规范: (3717, 14510)
并线线夹保护壳缺失: (3317, 11285)
耐张线夹保护壳缺失: (3748, 16148)
横杆腐蚀: (987, 1556)
塔头损坏: (972, 1021)
total: (9838, 44520)

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🌟 二、深度学习算法介绍

本系统集成了多个不同的算法版本和界面版本，以下是对这些版本的概述：

算法版本方面，系统提供了多种深度学习算法和传统图像处理技术，用户可以选择最合适的算法进行任务处理。此外，各算法版本经过严格的测试和优化，以提供更高的准确率和效率。

在界面版本方面，系统设计了多种用户界面风格，可以选择简约、直观的界面，快速上手进行操作；也可以选择功能丰富的专业界面，满足复杂任务的需求。界面设计注重用户体验，确保用户在操作过程中能够方便地访问各种功能。

此外，系统还支持实时更新和扩展，可以根随时添加新的算法模块或界面选项。这种灵活性不仅提高了系统的适用性，也为未来的技术发展预留了空间。

总之，本系统通过多个算法和界面版本的组合，提供了丰富的选择和强大的功能。

下面是对包含到的算法的大概介绍：

1. yolov8相关介绍

YOLOv8 是当前深度学习领域内的一个SOTA（State-Of-The-Art）模型，凭借其前代版本的技术积累，再次引领了目标检测算法的发展方向。与其前辈不同，YOLOv8在模型结构和计算方式上都做了创新性调整，旨在实现更高效的计算和更灵活的应用场景适应能力。全新的骨干网络设计，结合Anchor-Free 检测头，让模型在面对不同输入尺寸、不同目标尺度时的表现更加出色，极大提升了性能和准确性。

此外，YOLOv8 的另一个重要进步在于它采用了全新的损失函数，使得训练过程更加稳定和高效。无论是在传统的CPU平台上运行，还是在更强大的GPU平台上进行加速，YOLOv8 都能够适应不同硬件资源的场景，确保在各种场合下保持高效的推理速度和精确的检测能力。

不过，值得注意的是，ultralytics 这一开发团队并没有直接将其开源库命名为 YOLOv8，而是采用了ultralytics的品牌名来命名整个项目。这并非单纯的命名策略，而是反映了其定位的重大变化。ultralytics 将这个库不仅视为一个算法框架，而非仅仅一个 YOLO 版本的延续。其设计目标之一是打造一个能够适应不同任务的算法平台，无论是目标检测、分类、分割，还是姿态估计，都能够在这个框架中被高效地支持。

这也意味着，未来的ultralytics 开源库将不仅限于 YOLO 系列，它的可扩展性为用户提供了更大的可能性。无论是使用非 YOLO 系列模型，还是面对不同应用领域的特定需求，ultralytics都提供了灵活且高效的解决方案。

总的来说，ultralytics 开源库 的优势可以归纳为以下几个要点：

融合当前最前沿的深度学习技术，让用户可以轻松实现复杂的计算任务。
具有极高的扩展性，未来将不仅支持 YOLO 系列，还会支持更多非 YOLO 的算法，适用于广泛的任务场景。

如此一来，ultralytics 不仅能够帮助开发者在算法研究和工程应用上取得突破，更能推动未来智能视觉领域的进一步发展。

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网络结构如下：
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2. yolov5相关介绍

YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。
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本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5，该算法是YOLO系列算法的较新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外，YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。

在YOLOv5中，首先将输入图像通过骨干网络进行特征提取，得到一系列特征图。然后，通过对这些特征图进行处理，将其转化为一组检测框和相应的类别概率分数，即每个检测框所属的物体类别以及该物体的置信度。YOLOv5中的特征提取网络使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构，它将输入特征图分为两部分，一部分通过一系列卷积层进行处理，另一部分直接进行下采样，最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力，可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。

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在YOLOv5中，每个检测框通过其左上角坐标（x, y）、宽度（w）、高度（h）以及置信度（confidence）来表示。此外，YOLOv5对于每个检测框还会预测C个类别的概率得分，每个类别的概率得分总和为1。这意味着每个检测框最终可以被表示为一个维度为(C+5)的向量，包括类别概率、位置和置信度信息。

在训练过程中，YOLOv5使用了交叉熵损失函数来优化模型，该损失函数由定位损失、置信度损失和分类损失三个部分组成。YOLOv5还采用了Focal Loss和IoU Loss等优化方法，以缓解正负样本不平衡及目标尺寸变化等问题。这些优化不仅提高了模型的准确性，还改善了在不同尺寸目标下的表现。

从网络结构来看，YOLOv5分为四个主要部分：Input（输入）、Backbone（骨干网络）、Neck（颈部结构）和Prediction（预测）。其中，Input部分负责将数据引入网络，采用了Mosaic数据增强技术，能够通过随机裁剪和拼接输入图片，进一步提升网络的泛化能力。

Backbone部分是YOLOv5提取图像特征的关键模块，其特征提取能力直接影响了整个模型的性能表现。相比前代YOLOv4，YOLOv5在Backbone中引入了Focus结构。Focus结构通过切片操作将图片的宽度(W)和高度(H)信息转移到通道空间中，从而实现了2倍的下采样操作，同时保证了不丢失关键信息。

3. PyQt5介绍

PyQt5 是 Python 语言的一个图形用户界面（GUI）开发框架，基于 Qt库 开发而成。Qt 是一个广泛使用的跨平台 C++ 图形库，支持开发适用于 Windows、macOS、Linux 等多个操作系统的应用程序。PyQt5 提供了对 Qt 类库的完整封装，使开发者可以使用 Python 语言构建功能强大、界面美观的桌面应用。

PyQt5 包含了丰富的组件，如窗口、按钮、文本框、表格等，可以通过拖拽和代码的方式快速布局，极大地简化了 GUI 开发流程。同时，它还支持 事件处理 和 信号与槽机制，使得用户与界面之间的交互更加灵活。

通过 PyQt5，开发者能够轻松实现跨平台桌面应用，同时结合 Python 的易用性和 Qt 的强大功能，既适合初学者学习 GUI 编程，也适合资深开发者进行复杂项目的开发。

🌟 四、模型训练步骤

使用pycharm打开代码，找到train.py打开，示例截图如下：
修改 model_yaml 的值，以符合实际情况。如果你打算训练 YOLOv8s 模型，请将其修改为 model_yaml = yaml_yolov8s。如果你想训练添加 SE注意力机制 的模型，请将其修改为 model_yaml = yaml_yolov8_SE。
修改 data_path 的数据集路径。这里默认指定的是 traindata.yaml 文件。如果你使用的是我提供的数据，可以不用修改。

修改 model.train() 中的参数，根据自己的需求和电脑硬件的情况进行调整。

# 文档中对参数有详细的说明
model.train(data=data_path,             # 数据集
            imgsz=640,                  # 训练图片大小
            epochs=200,                 # 训练的轮次
            batch=2,                    # 训练batch
            workers=0,                  # 加载数据线程数
            device='0',                 # 使用显卡
            optimizer='SGD',            # 优化器
            project='runs/train',       # 模型保存路径
            name=name,                  # 模型保存命名
            )

修改traindata.yaml文件，打开 traindata.yaml 文件，如下所示：

在这里，只需修改 path 的值，其他的都不用改动（仔细看上面的黄色字体），我提供的数据集默认都是到 yolo 文件夹，设置到 yolo 这一级即可，修改完后，返回 train.py 中，执行train.py。
打开 train.py ，右键执行。
出现如下类似的界面代表开始训练了
训练完后的模型保存在runs/train文件夹下

🌟 五、模型评估步骤

打开val.py文件，如下图所示：
修改 model_pt 的值，是自己想要评估的模型路径
修改 data_path ，根据自己的实际情况修改，具体如何修改，查看上方模型训练中的修改步骤

修改 model.val()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

model.val(data=data_path,           # 数据集路径
          imgsz=300,                # 图片大小，要和训练时一样
          batch=4,                  # batch
          workers=0,                # 加载数据线程数
          conf=0.001,               # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。
          iou=0.6,                  # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。
          device='0',               # 使用显卡
          project='runs/val',       # 保存路径
          name='exp',               # 保存命名
          )