1、项目介绍
环境： Python3.8
技术栈：Python语言、Yolov8模型、PySide界面设计、pytorch深度学习
开发工具：pycharm

YOLOv8目标检测识别系统+物体检测识别

支持：上传图片、视频、摄像头
界面：检测类别数目、目标数目、帧率、模型

2、项目界面
（1）目标检测识别—猫

（2）目标检测识别—车、人

（3）目标检测识别—飞机

（4）目标检测识别—猫、椅子

（5）目标检测识别—长颈鹿

（6）目标检测识别—自行车、摩托车、人

3、项目说明

3、项目说明
YOLOv8目标检测识别系统基于Python3.8开发，采用YOLOv8模型完成通用物体检测，PySide6搭建图形界面，支持图片、视频、摄像头三种输入方式。界面实时显示检测类别数目、目标数目、帧率及当前模型名称，一键切换输入源，一键保存结果，无需GPU即可在笔记本流畅运行。

研究背景与意义
随着城市摄像头普及，传统人工查看录像效率低、易遗漏。将YOLOv8引入普通IPC或USB相机，可把“事后翻录像”变为“即时抓目标”，让安防、交通、仓储、家用场景获得低成本AI能力。系统以官方COCO80类为基准，猫、车、人、飞机、椅子、长颈鹿、自行车、摩托车等常见目标即刻框选，为智慧监控、课堂示教、毕业设计提供“开箱即用”的落地模板。

功能亮点
多源输入：图片拖拽、视频文件、USB摄像头随时切换
实时反馈：画面叠加类别、置信度、目标框；右上角同步更新类别数、目标数、FPS
模型透明：界面顶部显示当前权重版本，便于教学演示“换模型-看结果”
结果保存：点击“保存”自动生成带框图片或CSV清单，方便回溯与汇报
应用价值
课堂与实训：源码结构清晰，学生可在1学时内完成“模型替换→界面调整→指标观察”完整流程
家用安防：连接USB摄像头，实时检测人、车、猫，异常目标自动截图
小型仓储：识别叉车、人员，实现“人车分流”预警
智慧交通：快速统计路口自行车、摩托车流量，辅助信号灯优化
系统把复杂的目标检测封装在简洁的PySide界面背后，让“AI眼睛”随手可得，为轻量化物体检测提供了一套“简单、够用、好改”的现成方案。

4、核心代码

5、源码获取方式

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