🌻一、站长自我介绍

量子站长专注于计算机视觉与人工智能领域研究，分享原创相关资源，帮助广大用户快速解决需求。可定制相关项目：分类，检测，分割，跟踪，创新涨点等需求。

✉️售后客服&联系方式

添加记得备注来意，直入主题是良好的交流方式~
QQ：3781640478
微信：aiitleader
本站所有项目均提供效果演示+售后+答疑服务、用户放心下单。

🌻二、本项目介绍

本项目基于YOLOv8深度学习模型，集成了多目标检测能力，能够精准识别风力发电场中常见的目标设施，如风力涡轮机、天线、烟囱及电力线等。支持对静态图像、视频流以及实时摄像头数据进行检测与标注，具备高精度的目标定位功能。通过PyQt5提供的图形用户界面（GUI），用户可以轻松上传数据、查看检测结果并进行实时调试。
本项目源码包含：
1.完整的项目源码
2.完整的数据集
3.完整的训练文件（可直接用）
4.完整的教学文件PDF版（包含完整部署教学、完整重新训练步骤）
用户使用本项目可直接部署使用，也可自己重新训练改进适配，压缩包内的文档都有很详细的教学。

🚴效果预览

哔哩哔哩可观看系统演示效果：https://www.bilibili.com/video/BV1uigVzaETc/
项目详细功能介绍文档，可见CSDN博文：https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/149512197

🚴主要功能

本项目集成了 YOLOv8 XX检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的风力涡轮机及设施位置检测功能。配套完整源码与训练流程说明，让你开箱即用、快速部署自己的检测系统。
该系统基于YOLOv8模型，结合自定义的训练数据集，能准确检测并定位风力涡轮机及其他目标物。通过PyQt5提供的图形界面，用户可以轻松加载检测结果，支持对检测框进行交互式操作，提升检测过程的灵活性和效率。通过本项目，你不仅能获得完整的代码和训练数据，还能了解如何部署和调试YOLOv8模型。

🚴效果图

部分效果截图如下，如需更多请观看上文哔哩哔哩演示视频。
演示图：

🔅三、原创声明

本项目为本站长原创开发
代码编写、文档撰写、演示录制。没有谁比我更了解这套系统以及资料【懂王发言】。

📌售后说明

售后时间:全天、直接添加客服留言即可，看到及时回复。
售后有效期:下单日期开始6个月内
【保运行承诺】
站长承诺: 购买后保证在 windows 系统下可以跑出与我 B 站演示一致的效果!其他非运行相关的问题，请自行查阅项目教程文档。当然如果您对此运行文档有更好的意见，被采纳后会有奖励。
希望大家多点理解与尊重，我尽力支持，也请理解。站长从不坑蒙拐骗，所以请务必先看 B站视频演示以及项目详细功能介绍文档，确认功能是否符合你的需求再购
售后支持方式(2选1)
① 自助安装(免费支持，95%以上的同学都可以自己安装成功。)
提供视频教程 + 报错速查手册(教程都是公开的)
按照我的教程安装，遇到的所有报错都会在报错文档有解决方法，先自行查阅文档。报错手册解决不了的，私信我免费答疑，直到你跑通为止
我更希望你亲自动手尝试，多学点绝对没坏处
② 远程安装
如果用户不愿自行部署，提前预约，站长远程可以搞定所有需求！