基於 YOLOv8 的共享單車亂停放智能識別系統— 從數據集構建到可視化部署的完整項目

一、項目背景：為什麼要做“亂停放識別”？

隨着共享單車在城市中的高密度投放，“最後一公里”出行問題得到了極大緩解，但隨之而來的隨意停放、佔道堆積、盲道阻塞等問題，也成為城市治理中的一大痛點。

在實際城市管理中，傳統處理方式主要依賴以下手段：

• 人工巡查（成本高、效率低）
• 羣眾舉報（滯後、不可控）
• 簡單規則檢測（誤報率高）

這些方式很難應對大規模、全天候、動態變化的街景環境。因此，基於計算機視覺的自動化識別方案成為一種必然選擇。

本項目的目標是：

🎯 構建一套完整、可落地的共享單車/自行車亂停放智能識別系統
覆蓋：數據 → 訓練 → 推理 → UI → 部署

源碼下載與效果演示

嗶哩嗶哩視頻下方觀看：

https://www.bilibili.com/video/BV1HxKbzSEco/

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

二、系統總體設計思路

從工程角度出發，本項目並非“單一模型測試”，而是完整的軟件系統，整體架構如下：

數據採集 → 數據標註 → YOLOv8模型訓練
        ↓
   模型評估與調優
        ↓
PyQt5 可視化檢測系統
        ↓
圖片 / 視頻 / 攝像頭 / 批量檢測

系統核心組成模塊

三、YOLOv8 模型選型與原理分析

3.1 為什麼選擇 YOLOv8？

在眾多目標檢測模型中（Faster R-CNN、SSD、YOLOv5/7 等），YOLOv8 具備以下明顯優勢：

• Anchor-Free 架構：減少人為超參依賴
• 更高的推理速度：適合實時攝像頭場景
• Ultralytics 官方生態完善：訓練、推理、導出一步到位
• 對小目標更友好：適合街景中密集單車檢測

3.2 YOLOv8 Detection 架構概覽

YOLOv8 仍然遵循經典的三段式結構：

• Backbone：特徵提取（C2f + CSP 思想）
• Neck：多尺度特徵融合（FPN + PAN）
• Head：Anchor-Free 檢測頭

其核心改進點在於：

• Task-Aligned Assigner
• 解耦式檢測頭
• DFL（Distribution Focal Loss）

這些設計顯著提升了模型在複雜場景下的穩定性。

四、數據集構建與標註規範

4.1 數據來源與採集

數據主要來自：

• 城市街景實拍
• 公共道路監控截圖
• 不同天氣 / 光照 / 角度場景

重點覆蓋以下情況：

• 隨意堆疊停放
• 佔用盲道、人行道
• 路口密集區域
• 單車與背景高度相似場景

4.2 YOLO 數據集結構

採用標準 YOLOv8 數據集格式：

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

4.3 標註格式説明

每一行標籤格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

座標全部採用 歸一化比例值，便於模型泛化。

五、模型訓練流程與參數配置

5.1 訓練命令示例

yolo detect train \
  data=dataset/bike.yaml \
  model=yolov8n.pt \
  epochs=100 \
  batch=16 \
  imgsz=640 \
  lr0=0.001

5.2 訓練過程關注指標

• box_loss（定位誤差）
• cls_loss（分類誤差）
• dfl_loss（邊界框分佈）
• mAP@0.5 / mAP@0.5:0.95

在實驗中，當 mAP@0.5 穩定在 90% 以上，模型已具備實際部署價值。

六、模型推理與檢測結果分析

6.1 Python 推理示例

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("best.pt")
results = model("test.jpg", conf=0.25, save=True)

6.2 輸出結果內容

• 檢測框位置
• 類別名稱
• 置信度評分
• 自動保存標註圖像

模型在複雜街景、遮擋場景下仍能保持較好魯棒性。

七、PyQt5 可視化檢測系統設計

7.1 為什麼要做 GUI？

對於實際使用者（城管、運營人員、學生演示）來説：

❌ 命令行 ≠ 易用
✅ 可視化界面 = 真正可用系統

7.2 支持功能一覽

• 📷 單張圖片檢測
• 📁 文件夾批量檢測
• 🎞️ 視頻文件檢測
• 🎥 實時攝像頭檢測
• 💾 結果保存開關

7.3 系統運行方式

python main.py

無需任何深度學習基礎，即可完成檢測。

八、工程落地與應用場景

本系統可直接應用於：

• 🚦 城市智慧城管
• 🏙️ 智慧園區管理
• 🚴‍♂️ 共享單車運維監管
• 🎓 計算機視覺教學/畢設

同時，該項目也可作為 YOLOv8 + GUI 工程模板，快速遷移到其他檢測任務。

九、完整源碼與資源説明

項目已打包提供：

• ✔️ 完整訓練代碼
• ✔️ 數據集與標註
• ✔️ 訓練權重文件
• ✔️ PyQt5 可視化系統
• ✔️ 一鍵運行腳本

適合：

畢業設計 / 科研實驗 / 技術復現 / 二次開發

十、總結

本項目不僅是一次 YOLOv8 模型實踐，更是一套從算法到系統、從實驗到落地的完整工程方案。

如果你希望：

• 系統性掌握目標檢測工程
• 做一個“真正能跑”的 AI 項目
• 擁有可展示、可部署、可擴展的成果

那麼，這個項目會是一個非常理想的起點。

本文圍繞共享單車/自行車亂停放這一典型的城市治理痛點，完整介紹了一套基於 YOLOv8 目標檢測模型 + PyQt5 可視化界面 的智能識別系統。從問題背景出發，系統性地闡述了模型選型理由、數據集構建方式、訓練與評估流程，以及多輸入源（圖片、視頻、攝像頭、批量文件）的工程化落地實現。該項目不僅在算法層面驗證了 YOLOv8 在複雜街景下的高精度與實時性優勢，更通過圖形化界面降低了使用門檻，使模型真正具備可部署、可使用、可擴展的工程價值。整體方案兼顧技術深度與實用性，既可直接應用於智慧城管與共享單車監管場景，也可作為目標檢測教學、畢業設計和二次開發的完整實踐範例。