1.效果视频：YOLOv8+PyQt5输电线路缺陷检测（目前最全面的类别检测，可以从图像、视频和摄像头三种路径检测）_哔哩哔哩_bilibili

资源包含可视化的输电线路缺陷检测系统，可识别图片和视频当中出现的五类常见的输电线路缺陷，包括： 钢帽腐蚀rusty、污秽unclean、缺失lack、破损damaged、闪络flashover，以及自动开启摄像头，进行输电线路检测。基于最新的YOLO-v8训练的输电线路检测模型和完整的python代码以及输电线路检测的训练数据，下载后即可运行。 

如果只对数据集感兴趣，可以关注代码框最后一行

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog  # 导入PyQt5库中的模块
import sys
import os
import glob
sys.path.append('UIProgram')  # 添加一个路径到Python的模块搜索路径
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow  # 导入UI程序的主窗口定义
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader  # 导入自定义的QSSLoader模块
import sys
from PyQt5.QtCore import Qt, QCoreApplication  # 导入PyQt5库中的模块
from ultralytics import YOLO
import cv2
import detect_tools as tools
#数据集：https://mbd.pub/o/bread/ZpWVk5ls

2.检测效果

代码和数据集压缩包在下面最后一行 

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog  # 导入PyQt5库中的模块
import sys
import os
import glob
sys.path.append('UIProgram')  # 添加一个路径到Python的模块搜索路径
from UIProgram.UiMain import Ui_MainWindow  # 导入UI程序的主窗口定义
from UIProgram.QssLoader import QSSLoader  # 导入自定义的QSSLoader模块
import sys
from PyQt5.QtCore import Qt, QCoreApplication  # 导入PyQt5库中的模块
from ultralytics import YOLO
import cv2
import detect_tools as tools
#代码和数据集压缩包：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZpWUlp5u