基于 YOLOv8 的反光衣智能检测系统设计与实现

一、项目背景与研究意义

在城市夜间施工、道路巡检、工地作业等高风险场景中，反光衣是保障人员安全的核心防护装备之一。然而，在实际管理过程中，仍大量依赖人工巡查方式进行穿戴监管，存在效率低、主观性强、覆盖范围有限等问题。

随着深度学习与计算机视觉技术的成熟，利用目标检测模型对人员穿戴状态进行自动识别，已成为智慧安防领域的重要发展方向。尤其是在实时性要求较高的场景中，轻量级、高精度的检测模型显得尤为关键。

基于此，本文围绕YOLOv8 目标检测框架，构建了一套反光衣自动检测与识别系统，并结合PyQt5 图形化界面，实现从模型训练到实际应用部署的完整技术闭环。

源码下载与效果演示

哔哩哔哩视频下方观看：https://www.bilibili.com/video/BV1YjYKzrEUY/

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

二、系统总体设计

2.1 功能架构概览

系统整体采用“模型推理 + 可视化界面”的方式进行设计，核心功能模块包括：

• 反光衣 / 普通衣服目标检测
• 单张图片、批量图片检测
• 视频文件与实时摄像头检测
• 模型训练与权重加载
• 检测结果保存与回放

系统既支持科研实验使用，也可直接作为安防原型系统落地。

2.2 技术选型说明

选择 YOLOv8 的主要原因在于其Anchor-Free 架构、推理速度快、部署灵活，非常适合实时检测类任务。

三、反光衣检测数据集构建

3.1 数据集类别设计

本项目聚焦于一个二分类检测任务，类别定义如下：

• Normal-Clothes（普通衣服）
• Reflective-Clothes（反光衣）

该设计可有效降低模型学习难度，同时满足实际监管需求。

3.2 数据组织结构

数据集采用 YOLOv8 官方推荐结构：

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

每张图像均对应一个.txt标注文件，记录目标类别与归一化后的边框信息。

3.3 标注格式说明

class_id x_center y_center width height

示例：

1 0.51 0.36 0.39 0.32

其中class_id=1表示反光衣目标。

四、YOLOv8 模型训练与性能评估

4.1 YOLOv8 检测原理简述

YOLOv8 是 Ultralytics 于 2023 年推出的新一代目标检测模型，其核心改进点包括：

• Anchor-Free 预测方式
• Task-Aligned Assigner
• 改进的损失函数设计（Box / CLS / DFL）
• 多任务统一架构（检测、分割、姿态）

在保证高精度的同时，大幅提升了推理效率。

4.2 模型训练流程

训练命令示例：

yolo detect train\data=datasets/reflective.yaml\model=yolov8n.pt\epochs=100\batch=16\lr0=0.001

训练完成后，系统将自动生成：

• 最优模型权重best.pt
• 训练损失与 mAP 曲线
• 混淆矩阵与精度分析结果

4.3 训练效果分析

在实验数据集上，模型在mAP@0.5指标上可稳定达到90%+，在夜间、弱光、复杂背景条件下仍具备较强鲁棒性，满足实际部署要求。

五、模型推理与检测实现

5.1 Python 推理接口示例

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

推理结果中包含：

• 目标类别
• 置信度
• 边框坐标
• 自动保存的可视化结果图

5.2 实际检测表现

在测试样本中：

• 普通衣服不会被错误标注
• 反光衣目标能够被准确框选
• 标签与置信度显示清晰直观

六、PyQt5 可视化界面设计

6.1 界面功能说明

为降低系统使用门槛，项目引入 PyQt5 构建桌面 GUI，核心按钮包括：

• 选择图片 / 文件夹
• 加载视频 / 摄像头
• 加载模型权重
• 启动 / 停止检测
• 开启结果保存

无需命令行操作，即可完成全部流程。

6.2 应用场景优势

该界面化方案特别适合：

• 工地安全管理人员
• 智慧交通巡检系统
• 教学演示与课程实验
• 企业安防原型验证

七、项目部署与扩展性分析

7.1 开箱即用特性

项目已完整打包：

• 训练代码
• 标注数据集
• 预训练权重
• UI 程序入口

运行方式极为简单：

python main.py

7.2 可扩展方向

在现有框架基础上，可进一步扩展：

• 安全帽佩戴检测
• 防护手套识别
• 多类别安全装备联合检测
• ONNX / TensorRT 推理加速

八、总结与展望

本文系统性地介绍了一套基于 YOLOv8 的反光衣检测识别系统，从数据集构建、模型训练到 PyQt5 界面部署，完整呈现了一个工程级目标检测项目的实现过程。

该项目不仅具备较高的实用价值，也非常适合作为：

• 计算机视觉实战案例
• YOLOv8 入门与进阶项目
• 智慧安防方向的技术原型

在未来工作中，可结合边缘计算设备或多摄像头系统，进一步提升系统的工程落地能力。