基於YOLOv8的牛行為檢測識別項目｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！詳情 - 機器學習,深度學習,人工智能逐夢AI 博客

基於YOLOv8的牛行為檢測識別項目｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！

源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程

源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。

本系統通過 PyQt5 圖形界面 提供多種輸入方式，包括：

圖片識別：單張或批量圖片檢測牛的行為狀態。
文件夾識別：批量處理指定文件夾內的圖片。
視頻識別：實時檢測視頻中的牛行為。
攝像頭識別：實時監控牛的行為，適合牧場和飼養場應用。

檢測結果可直接在界面顯示，包括行為類別和置信度，並支持保存檢測結果圖像或視頻。

項目摘要

本項目集成 YOLOv8 行為檢測模型 與 PyQt5 圖形界面工具，實現牛行為的自動識別與分類。特點包括：

開箱即用：無需複雜配置，下載源碼即可運行。
多場景支持：適用於牧場、養殖場、實驗環境等。
可擴展性強：可在現有模型基礎上添加新行為類別。
實用性高：可輔助牛羣管理、健康監控和行為分析。

前言

隨着智能農業的發展，自動化行為識別在畜牧管理中發揮着越來越重要的作用。傳統人工觀察效率低，難以覆蓋大規模養殖場。而通過 YOLOv8 目標檢測模型 配合 PyQt5 界面工具，可以實現實時、準確的牛行為檢測，幫助農場管理者瞭解牛羣健康狀態、監測異常行為，提高生產效率。

一、軟件核心功能介紹及效果演示

1. 牛行為識別模型

使用 YOLOv8 作為基礎檢測模型。
對牛卧、牛站立、牛行走三種行為進行檢測。
訓練數據豐富，模型精度高，可適應不同場景。

2. PyQt5 圖形界面

提供操作簡單的界面，無需命令行操作。
支持多種輸入方式：圖片、文件夾、視頻、攝像頭。
實時顯示檢測結果，支持結果導出。

3. 模型訓練與優化

提供完整訓練流程，包括數據準備、模型訓練、驗證及權重保存。
支持模型參數調整，如學習率、批大小、訓練輪數等。
可對新場景進行遷移訓練，提高模型在特定環境下的表現。

4. 部署與使用

下載源碼與數據集後即可運行，無需額外依賴複雜環境。
可用於科研、教育及智能農業等應用場景。
支持後續擴展，如增加更多牛行為類別或結合行為分析系統。

二、軟件效果演示

為了直觀展示本系統基於 YOLOv8 模型的檢測能力，我們設計了多種操作場景，涵蓋靜態圖片、批量圖片、視頻以及實時攝像頭流的檢測演示。

（1）單圖片檢測演示

用户點擊“選擇圖片”，即可加載本地圖像並執行檢測：

（2）多文件夾圖片檢測演示

用户可選擇包含多張圖像的文件夾，系統會批量檢測並生成結果圖。

（3）視頻檢測演示

支持上傳視頻文件，系統會逐幀處理並生成目標檢測結果，可選保存輸出視頻：

（4）攝像頭檢測演示

實時檢測是系統中的核心應用之一，系統可直接調用攝像頭進行檢測。由於原理和視頻檢測相同，就不重複演示了。

（5）保存圖片與視頻檢測結果

用户可通過按鈕勾選是否保存檢測結果，所有檢測圖像自動加框標註並保存至指定文件夾，支持後續數據分析與複審。

三、模型的訓練、評估與推理

YOLOv8是Ultralytics公司發佈的新一代目標檢測模型，採用更輕量的架構、更先進的損失函數（如CIoU、TaskAlignedAssigner）與Anchor-Free策略，在COCO等數據集上表現優異。
其核心優勢如下：

高速推理，適合實時檢測任務
支持Anchor-Free檢測
支持可擴展的Backbone和Neck結構
原生支持ONNX導出與部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 發佈的新一代實時目標檢測模型，具備如下優勢：

速度快：推理速度提升明顯；
準確率高：支持 Anchor-Free 架構；
支持分類/檢測/分割/姿態多任務；
本項目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，訓練時每類表情均標註為獨立目標。

YOLOv8 由Ultralytics 於 2023 年 1 月 10 日發佈，在準確性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基礎上，YOLOv8 引入了新的功能和優化，使其成為廣泛應用中各種物體檢測任務的理想選擇。

YOLOv8原理圖如下：

3.2 數據集準備與訓練

採用 YOLO 格式的數據集結構如下：

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

每張圖像有對應的 .txt 文件，內容格式為：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分類包括（可自定義）：

3.3. 訓練結果評估

訓練完成後，將在 runs/detect/train 目錄生成結果文件，包括：

results.png：損失曲線和 mAP 曲線；
weights/best.pt：最佳模型權重；
confusion_matrix.png：混淆矩陣分析圖。

若 mAP@0.5 達到 90% 以上，即可用於部署。

在深度學習領域，我們通常通過觀察損失函數下降的曲線來評估模型的訓練狀態。YOLOv8訓練過程中，主要包含三種損失：定位損失（box_loss）、分類損失（cls_loss）和動態特徵損失（dfl_loss）。訓練完成後，相關的訓練記錄和結果文件會保存在runs/目錄下，具體內容如下：

3.4檢測結果識別

使用 PyTorch 推理接口加載模型：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型結構
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加載模型並推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 獲取保存後的圖像路徑
# 默認保存到 runs/detect/predict/ 目錄
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加載並顯示圖像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

預測結果包含類別、置信度、邊框座標等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI完整源碼打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源碼、數據集、訓練代碼、UI文件、測試圖片視頻等（見下圖），獲取方式見【4.2 完整源碼下載】：

4.1 項目開箱即用

作者已將整個工程打包。包含已訓練完成的權重，讀者可不用自行訓練直接運行檢測。

運行項目只需輸入下面命令。

python main.py

讀者也可自行配置訓練集，或使用打包好的數據集直接訓練。

自行訓練項目只需輸入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源碼

至項目實錄視頻下方獲取：

嗶哩嗶哩視頻演示：https://www.bilibili.com/video/BV11FkiB7ENw

包含：

📦完整項目源碼

📦 預訓練模型權重

🗂️ 數據集地址（含標註腳本）

總結

本項目通過 YOLOv8 模型與 PyQt5 界面結合，實現了牛行為的高效識別與分類。5000張高質量標註數據保證了模型的準確性，多樣化場景增強了泛化能力。系統簡單易用，支持圖片、視頻、攝像頭多種輸入方式，為智能養殖和畜牧管理提供了高效工具。無論是科研實驗還是實際牧場監控，本項目都可快速部署，開箱即用。