引言
随着城市化进程的加速和人们环保意识的提高，垃圾分类成为现代社会管理和环保的重要组成部分。垃圾分类不仅有助于减少垃圾的填埋量，还能提高资源的回收利用率，推动可持续发展。传统的垃圾分类方法通常依赖人工分拣，不仅劳动强度大，而且容易出现误差。为了提升垃圾分类的效率和准确性，基于计算机视觉和深度学习技术的自动垃圾分类系统应运而生。
在众多深度学习方法中，YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的检测能力广泛应用于各类目标检测任务。本博客将详细介绍如何使用 YOLOv8 模型构建一个垃圾检测与分类系统，并通过 PyQt5 开发一个用户友好的图形界面，实现垃圾的自动分类和检测。我们将从数据集准备、YOLOv8 模型训练、UI 界面设计到系统实现进行全面阐述。
目录
系统设计
系统功能
本系统的功能模块主要包括以下几个部分：
- 垃圾图像分类与检测：通过 YOLOv8 模型对上传的垃圾图片进行分类和检测，识别出图像中的垃圾种类并进行标注。
- 视频流监控与检测：系统能够从摄像头实时获取视频
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