基于 YOLOv8 和 PyQt5 的火焰、烟雾检测

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于安防监控、自动驾驶、工业检测等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，YOLO（You Only Look Once）系列算法因其速度快、精度高而备受关注。本文将介绍如何利用 YOLOv8 和 PyQt5 开发一个视频目标检测应用，实现从模型训练到应用部署的完整流程。

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技术栈

• YOLOv8：Ultralytics 提供的最新 YOLO 版本，具有更高的检测精度和更快的推理速度。

• PyQt5：Python 的 GUI 开发框架，用于构建用户友好的桌面应用程序。

• OpenCV：用于视频处理和图像操作。

• QThread：实现多线程，确保视频检测过程不会阻塞主线程

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项目概述

本项目的核心功能是通过 YOLOv8 模型对视频中的目标进行实时检测，并将检测结果实时显示在 GUI 界面中。项目分为两部分：

1. 模型训练：使用 YOLOv8 训练自定义数据集，生成模型权重。

2. 应用开发：基于 PyQt5 开发桌面应用，集成 YOLOv8 模型进行视频目标检测。

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模型训练

1. 数据集准备

YOLOv8 支持自定义数据集训练。我们需要准备以下内容&