【源码】基于Python的指针式仪表关键部位检测系统

项目简介

随着工业自动化与智能化发展，指针式仪表广泛应用，但传统人工读取方式效率低、易出错。本项目聚焦于指针式仪表关键部位指针量程中心点的检测，借助Python编程语言与YOLOv8目标检测算法。通过改进YOLOv8模型，利用含4900张图像的数据集，对指针式仪表的基座、最大值、最小值和指针四个类别进行精准检测，以提高自动化监测系统性能，减少人工干预，降低人为错误。

项目的主要特性和功能

1. 灵活的模型适配：适配YOLOV8的“目标检测”与“实例分割”模型，可通过加载相应的权重（.pt）文件自适应加载模型。
2. 丰富的识别模式：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种模式，满足不同场景需求。
3. 便捷的结果处理：支持上述三种识别结果的保存导出，解决手动导出易卡顿爆内存的问题，识别完自动保存结果并导出到tempDir中。
4. 个性化的前端设置：支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。
5. 全面的功能支持：系统支持检测结果表格显示、置信度和IOU阈值手动调节、自定义加载权重文件（需自行训练获得）、Excel导出检测结果数据等功能。
6. 多样的创新改进：提供70 + 种全套YOLOV8创新点代码加载调参视频教程，以及创新点原理讲解，便于用户进行模型改进。

安装使用步骤

环境准备

用户已下载项目源码文件后，需安装Python环境，并依据项目要求安装必要的库和依赖。可参考安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程链接进行操作。

数据集准备

下载并准备指针式仪表数据集“Analog Dials Details”，确保数据集的完整性。该数据集包含四个类别：“base”“maximum”“minimum”和“tip”。

模型训练

按照手把手YOLOV8训练视频教程，使用YOLOv8算法训练模型，训练完成后保存得到的权重文件（best.pt）。

系统部署

将训练好的模型进行部署，可参考全套项目环境部署视频教程，确保模型能够正常运行。

运行系统

运行系统，通过Web前端界面进行图像或视频输入，并查看识别结果。可运行ui.py文件启动Streamlit应用程序，该程序会自动运行web.py脚本。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】