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一、项目介绍

摘要

本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法，开发了一套适用于无人机红外影像的实时检测系统，能够精准识别车辆（Car）、其他车辆（OtherVehicle）、行人（Person）以及无效检测区域（DontCare）等4类目标。系统采用大规模红外数据集进行训练，其中训练集10,128张、验证集715张、测试集355张，确保模型在复杂环境下的鲁棒性和泛化能力。

YOLOv8作为当前最先进的实时检测算法之一，在保持高精度的同时实现了低延迟、高效率的检测性能，特别适用于无人机（UAV）搭载的边缘计算设备。本系统可广泛应用于夜间监控、应急救援、智慧交通、军事侦察等场景，为红外视觉分析提供可靠的AI解决方案。

项目意义

1. 提升无人机红外检测的智能化水平

无人机搭载红外摄像头在夜间、雾天、烟雾环境等低能见度条件下具有独特优势，但传统算法在复杂场景下的检测能力有限。本系统利用深度学习技术，显著提高了红外影像中车辆、行人等关键目标的识别准确率，使无人机具备更强的自主感知能力。

2. 增强夜间与恶劣环境下的监控能力

红外成像不受光照条件限制，适用于夜间巡逻、森林防火、灾害救援等场景。本系统可帮助无人机在黑暗或恶劣天气下自动识别车辆和行人，为公共安全、边境巡逻、反恐侦察等任务提供关键技术支持。

3. 优化智慧交通与城市管理

在智慧城市建设中，无人机可用于交通流量监测、违章检测、事故预警等任务。本系统可结合无人机航拍数据，实时分析道路车辆和行人分布，辅助交通管理部门优化信号灯控制、缓解拥堵，并提升应急响应效率。

4. 支持军事与安防应用

在军事侦察和安防领域，红外无人机常用于隐蔽监视、目标追踪、战场态势感知等任务。本系统可自动识别敌方车辆、人员等目标，减少人工分析负担，提高作战决策效率。

5. 推动边缘计算与AI在无人机领域的落地

YOLOv8的高效计算特性使其适合部署在无人机机载计算单元（如Jetson系列），实现端侧实时检测，减少对云端计算的依赖。本项目的技术方案可为无人机+AI的行业应用提供参考，推动更多智能化无人机解决方案的落地。

6. 促进红外视觉数据集的完善

本项目构建了较大规模的红外车辆行人数据集，涵盖多种场景（城市、野外、夜间等），可为后续红外目标检测研究提供数据支持，推动计算机视觉在红外领域的进一步发展。

7. 提高应急救援效率

在地震、洪水、火灾等灾害场景中，无人机红外检测系统可快速定位受困车辆和人员，帮助救援队伍精准施救，减少搜救时间，提高生存率。

总结

本项目的YOLOv8无人机红外检测系统在车辆行人识别任务上表现出色，具备高精度、实时性、强鲁棒性等特点，可广泛应用于安防、交通、军事、救援等多个领域。未来可通过模型轻量化、多传感器融合、3D定位等技术进一步提升系统性能，推动无人机智能检测技术的产业化发展。

基于深度学习的无人机红外检测系统（车辆行人）（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

• 图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

• 视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集名称：无人机红外车辆行人检测数据集
类别数量（nc）：4类
类别名称：

1. Car（汽车）

2. DontCare（无关区域）

3. OtherVehicle（其他车辆）

4. Person（行人）

数据集规模：

• 训练集：10128张红外图像

• 验证集：715张红外图像

• 测试集：355张红外图像

数据集特点：

1. 多样性：数据集中包含了多种不同类型的车辆和行人，涵盖了不同场景下的目标形态。

2. 复杂性：红外图像中可能存在噪声、遮挡、背景干扰等问题，增加了检测的难度。

3. 标注质量：每张图像都经过精确的标注，标注信息包括目标的类别和边界框（Bounding Box），确保模型训练的准确性。

4. 场景真实性：数据集中的图像均来自真实的无人机红外拍摄场景，能够很好地反映实际应用中的挑战。

数据集使用

• 训练集：用于训练YOLOv8模型，通过大量的红外图像数据，使模型能够学习到不同目标的特征。

• 验证集：用于调整模型超参数，优化模型性能。

• 测试集：用于最终评估模型的性能，验证模型在真实场景中的泛化能力。

数据集配置文件data.yaml

train: .\datasets\images\train val: .\datasets\images\val test: .\datasets\images\test nc: 4 names: ['Car', 'DontCare', 'OtherVehicle', 'Person']

数据集制作流程

• 标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。

• 转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。

• 分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。

• 准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。

• 调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO model_path = 'yolov8s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLO(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem, QStyledItemDelegate, QHeaderView) import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os import datetime import sys class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate): def initStyleOption(self, option, index): super().initStyleOption(option, index) option.displayAlignment = Qt.AlignCenter class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName("MainWindow") MainWindow.resize(1400, 900) MainWindow.setWindowTitle("YOLOv8 目标检测系统") # 设置窗口图标 if hasattr(sys, '_MEIPASS'): icon_path = os.path.join(sys._MEIPASS, 'icon.ico') else: icon_path = 'icon.ico' if os.path.exists(icon_path): MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path)) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") # 主布局 self.main_layout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget) self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) self.main_layout.setSpacing(15) # 左侧布局 (图像显示) self.left_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.left_layout.setSpacing(15) # 原始图像组 self.original_group = QtWidgets.QGroupBox("原始图像") self.original_group.setMinimumHeight(400) self.original_img_label = QtWidgets.QLabel() self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.original_img_label.setText("等待加载图像...") self.original_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") original_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() original_layout.addWidget(self.original_img_label) self.original_group.setLayout(original_layout) self.left_layout.addWidget(self.original_group) # 检测结果图像组 self.result_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果") self.result_group.setMinimumHeight(400) self.result_img_label = QtWidgets.QLabel() self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.result_img_label.setText("检测结果将显示在这里") self.result_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") result_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() result_layout.addWidget(self.result_img_label) self.result_group.setLayout(result_layout) self.left_layout.addWidget(self.result_group) self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch=3) # 右侧布局 (控制面板) self.right_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.right_layout.setSpacing(15) # 模型选择组 self.model_group = QtWidgets.QGroupBox("模型设置") self.model_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.model_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 模型选择 self.model_combo = QtWidgets.QComboBox() self.model_combo.addItems(["best.pt"]) self.model_combo.setCurrentIndex(0) # 加载模型按钮 self.load_model_btn = QtWidgets.QPushButton(" 加载模型") self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open")) self.load_model_btn.setStyleSheet( "QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; }" "QPushButton:hover { background-color: #45a049; }" ) self.model_layout.addWidget(self.model_combo) self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_group.setLayout(self.model_layout) self.right_layout.addWidget(self.model_group) # 参数设置组 self.param_group = QtWidgets.QGroupBox("检测参数") self.param_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.param_layout = QtWidgets.QFormLayout() self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setVerticalSpacing(15) # 置信度滑块 self.conf_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.conf_slider.setRange(1, 99) self.conf_slider.setValue(25) self.conf_value = QtWidgets.QLabel("0.25") self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.conf_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") # IoU滑块 self.iou_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.iou_slider.setRange(1, 99) self.iou_slider.setValue(45) self.iou_value = QtWidgets.QLabel("0.45") self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.iou_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") self.param_layout.addRow("置信度阈值:", self.conf_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.conf_value) self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel("")) # 空行 self.param_layout.addRow("IoU阈值:", self.iou_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.iou_value) self.param_group.setLayout(self.param_layout) self.right_layout.addWidget(self.param_group) # 功能按钮组 self.func_group = QtWidgets.QGroupBox("检测功能") self.func_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.func_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.func_layout.setSpacing(10) # 图片检测按钮 self.image_btn = QtWidgets.QPushButton(" 图片检测") self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic")) # 视频检测按钮 self.video_btn = QtWidgets.QPushButton(" 视频检测") self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("video-x-generic")) # 摄像头检测按钮 self.camera_btn = QtWidgets.QPushButton(" 摄像头检测") self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web")) # 停止检测按钮 self.stop_btn = QtWidgets.QPushButton(" 停止检测") self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("process-stop")) self.stop_btn.setEnabled(False) # 保存结果按钮 self.save_btn = QtWidgets.QPushButton(" 保存结果") self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-save")) self.save_btn.setEnabled(False) # 设置按钮样式 button_style = """ QPushButton { padding: 10px; background-color: #2196F3; color: white; border: none; border-radius: 4px; text-align: left; } QPushButton:hover { background-color: #0b7dda; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } """ for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn, self.stop_btn, self.save_btn]: btn.setStyleSheet(button_style) self.func_layout.addWidget(btn) self.func_group.setLayout(self.func_layout) self.right_layout.addWidget(self.func_group) # 检测结果表格组 self.table_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果详情") self.table_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.table_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.result_table = QtWidgets.QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(4) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["类别", "置信度", "左上坐标", "右下坐标"]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.result_table.verticalHeader().setVisible(False) self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows) self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格样式 self.result_table.setStyleSheet(""" QTableWidget { border: 1px solid #e0e0e0; alternate-background-color: #f5f5f5; } QHeaderView::section { background-color: #2196F3; color: white; padding: 5px; border: none; } QTableWidget::item { padding: 5px; } """) # 设置居中代理 delegate = CenteredDelegate(self.result_table) self.result_table.setItemDelegate(delegate) self.table_layout.addWidget(self.result_table) self.table_group.setLayout(self.table_layout) self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch=1) self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch=1) MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) # 状态栏 self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setStyleSheet("QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }") MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) # 初始化变量 self.model = None self.cap = None self.timer = QTimer() self.is_camera_running = False self.current_image = None self.current_result = None self.video_writer = None self.output_path = "output" # 创建输出目录 if not os.path.exists(self.output_path): os.makedirs(self.output_path) # 连接信号槽 self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value) self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value) self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame) # 设置全局样式 self.set_style() def set_style(self): style = """ QMainWindow { background-color: #f5f5f5; } QGroupBox { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; margin-top: 10px; padding-top: 15px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QLabel { color: #333333; } QComboBox { padding: 5px; border: 1px solid #cccccc; border-radius: 3px; } QSlider::groove:horizontal { height: 6px; background: #e0e0e0; border-radius: 3px; } QSlider::handle:horizontal { width: 16px; height: 16px; margin: -5px 0; background: #2196F3; border-radius: 8px; } QSlider::sub-page:horizontal { background: #2196F3; border-radius: 3px; } """ self.centralwidget.setStyleSheet(style) def load_model(self): model_name = self.model_combo.currentText().split(" ")[0] try: self.model = YOLO(model_name) self.statusbar.showMessage(f"模型 {model_name} 加载成功", 3000) self.image_btn.setEnabled(True) self.video_btn.setEnabled(True) self.camera_btn.setEnabled(True) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}") def update_conf_value(self): conf = self.conf_slider.value() / 100 self.conf_value.setText(f"{conf:.2f}") def update_iou_value(self): iou = self.iou_slider.value() / 100 self.iou_value.setText(f"{iou:.2f}") def detect_image(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: # 读取图片 img = cv2.imread(file_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示原始图片 self.display_image(img, self.original_img_label) self.current_image = img.copy() # 检测图片 conf = self.conf_slider.value() / 100 iou = self.iou_slider.value() / 100 self.statusbar.showMessage("正在检测图片...") QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI results = self.model.predict(img, conf=conf, iou=iou) result_img = results[0].plot() # 显示检测结果 self.display_image(result_img, self.result_img_label) self.current_result = result_img.copy() # 更新结果表格 self.update_result_table(results[0]) self.save_btn.setEnabled(True) self.statusbar.showMessage(f"图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}", 3000) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"图片检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("图片检测失败", 3000) def detect_video(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: self.cap = cv2.VideoCapture(file_path) if not self.cap.isOpened(): raise Exception("无法打开视频文件") # 获取视频信息 fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建视频写入器 timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = os.path.join(self.output_path, f"output_{timestamp}.mp4") fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') self.video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height)) # 启用停止按钮，禁用其他按钮 self.stop_btn.setEnabled(True) self.save_btn.setEnabled(True) self.image_btn.setEnabled(False) self.video_btn.setEnabled(False) self.camera_btn.setEnabled(False) # 开始处理视频 self.timer.start(30) # 30ms间隔 self.statusbar.showMessage(f"正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...") except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"视频检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("视频检测失败", 3000)

七、项目

演示与介绍视频：

基于深度学习的无人机红外检测系统（车辆行人）（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili