博主介绍：✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

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

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

1. 多源输入：图片拖拽、视频文件、USB摄像头随时切换
2. 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
3. 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”
4. 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

from ultralytics import YOLO
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QMenu
from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap, QColor
from PySide6.QtCore import QTimer, QThread, Signal, QObject, QPoint, Qt

from UIFunctions import *
from ui.home import Ui_MainWindow

#from utils.capnums import Camera
from utils.rtsp_win import Window
from collections import deque
import numpy as np
import time
import json
import sys
import cv2
import os

IMG_FORMATS = ('bmp', 'dng', 'jpeg', 'jpg', 'mpo', 'png', 'tif', 'tiff', 'webp', 'pfm')  # image suffixes
VID_FORMATS = ('asf', 'avi', 'gif', 'm4v', 'mkv', 'mov', 'mp4', 'mpeg', 'mpg', 'ts', 'wmv', 'webm')  # video suffixes

def is_video_file(path):
    suffix = path.split('.')[-1].lower()

    if suffix in IMG_FORMATS:
        return False
    elif suffix in VID_FORMATS:
        return True
    else:
        print(f"Suffix '{suffix}' is invalid!")
        raise ValueError("Invalid file suffix")

class YoloPredictor(QObject):
    yolo2main_pre_img = Signal(np.ndarray)   # raw image signal
    yolo2main_res_img = Signal(np.ndarray)   # test result signal
    yolo2main_status_msg = Signal(str)       # Detecting/pausing/stopping/testing complete/error reporting signal
    yolo2main_fps = Signal(str)              # fps
    yolo2main_labels = Signal(dict)          # Detected target results (number of each category)
    yolo2main_progress = Signal(int)         # Completeness
    yolo2main_class_num = Signal(int)        # Number of categories detected
    yolo2main_target_num = Signal(int)       # Targets detected

    def __init__(self):
        super().__init__()

        # GUI args
        self.used_model_name = None      # The detection model name to use
        self.source = ''                 # input source
        self.stop_dtc = False            # Termination detection
        self.continue_dtc = True         # pause   
        self.labels_dict = {}            # return a dictionary of results
        self.progress_value = 0          # progress bar
        self.YoloConfig = dict()
        self.YoloConfig['model'] = None
        self.YoloConfig['iou'] = 0.70  # iou
        self.YoloConfig['conf'] = 0.25 # conf
        self.YoloConfig['rate'] = 30  # delay, ms
        self.YoloConfig['save_res'] = False  # Save test results
        self.YoloConfig['save_txt'] = False  # save label(txt) file

        # Usable if setup is done
        self.model = None
        self.imgsz = None
        self.device = None
        self.dataset = None
        self.vid_path, self.vid_writer = None, None
        self.data_path = None
        self.source_type = None
        self.batch = None

        self.fps_counter = 0
        self.fps_frames = deque(maxlen=10)  # 存储最近 10 帧的时间
        self.fps = 0

    def loadmodel(self):
        if not self.model or self.used_model_name != self.YoloConfig['model']:
            self.yolo2main_status_msg.emit('Loading Model...')
            print('model used = ', self.YoloConfig['model'])
            self.model = YOLO(self.YoloConfig['model'])
            self.used_model_name = self.YoloConfig['model']

if __name__ == "__main__":
    app = QApplication(sys.argv)
    Home = MainWindow()
    Home.show()
    sys.exit(app.exec())  

5、源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦🍅

感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻