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一、项目介绍

摘要

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于汽车损坏识别的智能检测系统。系统通过对汽车外观图像的实时分析，能够准确识别和定位车辆表面的各种损伤，包括划痕、凹陷、剐蹭等常见损坏类型。项目使用了一个包含11,675张标注图像的专业数据集（训练集10,218张、验证集971张、测试集486张），通过深度学习技术训练出高性能的汽车损坏检测模型。

该系统实现了端到端的汽车损坏检测流程，从图像输入到损坏区域识别与标注完全自动化，检测精度达到工业应用水平。项目创新性地将YOLOv8这一最新目标检测框架应用于汽车损伤识别领域，通过精细的模型调优和数据处理，克服了传统计算机视觉方法在复杂环境下识别率低、泛化能力差的缺点。系统支持实时检测功能，单张图像处理时间在常规GPU环境下可控制在毫秒级别，完全满足实际应用场景的时效性要求。

项目意义

1. 保险行业革新
本系统的开发对汽车保险行业具有革命性意义。传统车险理赔流程中，损伤评估高度依赖人工查验，效率低下且存在主观判断差异。通过引入AI自动检测技术，可以大幅缩短理赔周期，降低人力成本，同时提高损伤评估的客观性和一致性。据统计，采用自动损伤识别系统可使单车理赔处理时间大大缩短，为大型保险公司节省运营成本。

2. 二手车市场透明化
在二手车交易领域，车辆损伤情况的隐瞒和误报是长期存在的痛点问题。本系统可为二手车检测提供标准化、数字化的损伤评估报告，增强交易透明度，保护买卖双方权益。通过将损伤检测结果与车辆估值模型结合，还能实现更精准的二手车定价，促进市场健康发展。

3. 汽车维修行业智能化升级
对于汽车维修服务商，本系统可实现进厂车辆的快速损伤诊断，自动生成维修建议和报价预估，提升服务效率和客户体验。系统积累的损伤数据还可用于分析常见损伤类型和部位，指导维修厂优化备件库存和技术培训方向。

4. 智慧交通与城市管理
从更宏观的角度，大规模部署汽车损伤检测系统可为城市交通管理部门提供有价值的统计数据，如事故高发区域、常见碰撞类型等，为交通安全设施优化和交通法规制定提供数据支持。与交通监控系统结合，还能实现事故车辆的自动识别和报警。

5. 计算机视觉技术应用拓展
在技术层面，本项目为特定领域的目标检测应用提供了有价值的实践案例。针对汽车损伤这一具有挑战性的识别目标（多变的外观、复杂的背景、细微的损伤特征），项目探索出了一套有效的解决方案，包括数据增强策略、模型优化方法等，这些经验可迁移到其他精细目标检测场景。

6. 经济效益与社会价值
本系统的开发不仅具有显著的经济效益，还能通过提升整个汽车后市场服务链的效率创造广泛的社会价值。同时，系统的推广应用将促进AI技术在传统行业的渗透，加速产业数字化转型进程。

综上所述，YOLOv8汽车损坏识别检测系统项目兼具技术创新性和商业实用性，在多个维度都具有重要的现实意义和发展潜力。随着技术的不断迭代和应用场景的拓展，该系统有望成为汽车服务领域的基础性智能设施之一。

目录

一、项目介绍

摘要

项目意义

二、项目功能展示

系统功能

图片检测

视频检测

摄像头实时检测

三、数据集介绍

数据集概述

数据集特点

数据集配置文件

数据集制作流程

四、项目环境配置

创建虚拟环境

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

五、模型训练

训练代码

训练结果

六、核心代码​编辑

七、项目源码(视频简介内)

基于深度学习YOLOv8的汽车损坏识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

• 图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

• 视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集概述

本项目的汽车损伤识别数据集是目前行业内覆盖最全面、标注最专业的车辆损伤图像集合之一，总样本量达11,675张，涵盖各种常见损伤类型和车辆部位。数据集按照8.5:1:0.5的比例科学划分为训练集（10,218张）、验证集（971张）和测试集（486张）。所有图像均由专业设备拍摄或来自合作保险公司的真实理赔案例，每张图像都经过汽车维修专家校验，确保损伤标注的准确性。数据集特别注重采集不同车型、颜色、光照条件下的损伤图像，以增强模型的泛化能力。

数据集特点

1. 损伤类型全面：

   • 包含刮擦、凹陷、裂纹、漆面脱落、破碎等主要损伤类别

   • 覆盖轻微损伤到严重事故损坏的不同程度样本

   • 新旧损伤混合场景的真实案例

   • 不同修复状态（未修复、部分修复、劣质修复）的样本

2. 车辆覆盖广泛：

   • 包含轿车、SUV、MPV、跑车等主流车型

   • 各种颜色车辆（特别注意高反光的金属漆和哑光漆）

   • 不同部位损伤：前保险杠、车门、引擎盖、车顶等

   • 多种年份车辆（新车到10年以上旧车）

3. 场景多样性：

   • 专业摄影棚环境下的标准拍摄

   • 户外自然光照条件下的真实场景

   • 夜间灯光环境下的损伤样本

   • 雨天、雪天等特殊天气条件下的图像

4. 标注专业性：

   • 每个损伤区域都精确标注最小外接矩形

   • 由资深汽车维修技师指导标注标准

   • 对复合损伤（如刮擦伴随凹陷）进行分层标注

   • 标注信息包含损伤位置和大致类型

   • 对困难样本（微弱刮痕、反光干扰）进行特别标记

5. 数据质量：

   • 所有图像分辨率高，细节清晰

   • 采用多角度拍摄确保损伤特征完整

   • 经过严格的三级质量审核流程

   • 定期更新维护，错误率低

6. 评估维度：

   • 测试集包含专门设计的挑战性子集：

     • 微小损伤

     • 高反光表面损伤

     • 复杂背景干扰

     • 多损伤重叠区域

数据集配置文件

数据集采用标准化YOLO格式组织：

train: F:\汽车损坏识别检测数据集\train\images val: F:\汽车损坏识别检测数据集\valid\images test: F:\汽车损坏识别检测数据集\test\images nc: 1 names: ['Car-Damage']

数据集制作流程

1. 需求分析与规划：

   • 联合保险公司、汽车维修连锁机构确定核心需求

   • 制定损伤分类标准和标注规范

   • 设计覆盖不同场景的数据采集方案

   • 确定样本量统计方法和分布比例

2. 专业数据采集：

   • 在合作维修厂设立固定拍摄点，系统采集进厂车辆损伤

   • 使用专业灯光设备和偏振镜减少反光干扰

   • 从保险公司获取真实理赔案例图像（脱敏处理）

   • 模拟制造各类标准损伤样本

   • 使用多光谱相机采集特殊损伤特征

3. 数据清洗与预处理：

   • 剔除模糊、过暗、过度曝光的低质量图像

   • 对敏感信息（车牌、人脸）进行脱敏处理

   • 统一图像格式和色彩空间

   • 分辨率标准化处理（保持长宽比）

   • 建立图像质量评分体系

4. 专业标注流程：

   • 第一阶段：基础标注员进行初步损伤区域标注

   • 第二阶段：汽车维修技师校验标注准确性，特别关注：

     • 损伤类型判断

     • 复合损伤的分离标注

     • 微弱损伤的识别

   • 第三阶段：资深定损师最终审核

   • 开发辅助标注工具提高效率

5. 数据增强策略：

   • 基础增强：旋转、翻转、色彩调整

   • 高级增强：

     • 车辆颜色变换（模拟不同漆面）

     • 光照条件模拟（不同时段光线）

     • 背景替换（各种环境场景）

     • 损伤合成（在完好车辆上添加模拟损伤）

   • 针对性增强：

     • 反光干扰模拟

     • 局部遮挡模拟

     • 天气效果添加

6. 质量控制体系：

   • 建立四层质量检查机制：

     1. 标注员自检

     2. 质检员抽检

     3. 专家重点检查

     4. 最终全量自动化检查

   • 开发专门的质量指标：

     • 损伤检出率

     • 误报率

     • 边界框紧密度

   • 每月组织标注标准培训和技能考核

7. 持续维护计划：

   • 每季度新增车型和损伤类型

   • 根据技术发展调整标注标准

   • 建立数据版本控制系统

   • 开发自动化数据更新管道

   • 与高校合作开展数据质量研究

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO model_path = 'yolov8s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLO(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem, QStyledItemDelegate, QHeaderView) import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os import datetime import sys class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate): def initStyleOption(self, option, index): super().initStyleOption(option, index) option.displayAlignment = Qt.AlignCenter class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName("MainWindow") MainWindow.resize(1400, 900) MainWindow.setWindowTitle("YOLOv8 目标检测系统") # 设置窗口图标 if hasattr(sys, '_MEIPASS'): icon_path = os.path.join(sys._MEIPASS, 'icon.ico') else: icon_path = 'icon.ico' if os.path.exists(icon_path): MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path)) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") # 主布局 self.main_layout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget) self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) self.main_layout.setSpacing(15) # 左侧布局 (图像显示) self.left_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.left_layout.setSpacing(15) # 原始图像组 self.original_group = QtWidgets.QGroupBox("原始图像") self.original_group.setMinimumHeight(400) self.original_img_label = QtWidgets.QLabel() self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.original_img_label.setText("等待加载图像...") self.original_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") original_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() original_layout.addWidget(self.original_img_label) self.original_group.setLayout(original_layout) self.left_layout.addWidget(self.original_group) # 检测结果图像组 self.result_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果") self.result_group.setMinimumHeight(400) self.result_img_label = QtWidgets.QLabel() self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.result_img_label.setText("检测结果将显示在这里") self.result_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") result_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() result_layout.addWidget(self.result_img_label) self.result_group.setLayout(result_layout) self.left_layout.addWidget(self.result_group) self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch=3) # 右侧布局 (控制面板) self.right_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.right_layout.setSpacing(15) # 模型选择组 self.model_group = QtWidgets.QGroupBox("模型设置") self.model_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.model_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 模型选择 self.model_combo = QtWidgets.QComboBox() self.model_combo.addItems(["best.pt"]) self.model_combo.setCurrentIndex(0) # 加载模型按钮 self.load_model_btn = QtWidgets.QPushButton(" 加载模型") self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open")) self.load_model_btn.setStyleSheet( "QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; }" "QPushButton:hover { background-color: #45a049; }" ) self.model_layout.addWidget(self.model_combo) self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_group.setLayout(self.model_layout) self.right_layout.addWidget(self.model_group) # 参数设置组 self.param_group = QtWidgets.QGroupBox("检测参数") self.param_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.param_layout = QtWidgets.QFormLayout() self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setVerticalSpacing(15) # 置信度滑块 self.conf_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.conf_slider.setRange(1, 99) self.conf_slider.setValue(25) self.conf_value = QtWidgets.QLabel("0.25") self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.conf_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") # IoU滑块 self.iou_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.iou_slider.setRange(1, 99) self.iou_slider.setValue(45) self.iou_value = QtWidgets.QLabel("0.45") self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.iou_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") self.param_layout.addRow("置信度阈值:", self.conf_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.conf_value) self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel("")) # 空行 self.param_layout.addRow("IoU阈值:", self.iou_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.iou_value) self.param_group.setLayout(self.param_layout) self.right_layout.addWidget(self.param_group) # 功能按钮组 self.func_group = QtWidgets.QGroupBox("检测功能") self.func_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.func_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.func_layout.setSpacing(10) # 图片检测按钮 self.image_btn = QtWidgets.QPushButton(" 图片检测") self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic")) # 视频检测按钮 self.video_btn = QtWidgets.QPushButton(" 视频检测") self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("video-x-generic")) # 摄像头检测按钮 self.camera_btn = QtWidgets.QPushButton(" 摄像头检测") self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web")) # 停止检测按钮 self.stop_btn = QtWidgets.QPushButton(" 停止检测") self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("process-stop")) self.stop_btn.setEnabled(False) # 保存结果按钮 self.save_btn = QtWidgets.QPushButton(" 保存结果") self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-save")) self.save_btn.setEnabled(False) # 设置按钮样式 button_style = """ QPushButton { padding: 10px; background-color: #2196F3; color: white; border: none; border-radius: 4px; text-align: left; } QPushButton:hover { background-color: #0b7dda; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } """ for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn, self.stop_btn, self.save_btn]: btn.setStyleSheet(button_style) self.func_layout.addWidget(btn) self.func_group.setLayout(self.func_layout) self.right_layout.addWidget(self.func_group) # 检测结果表格组 self.table_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果详情") self.table_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.table_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.result_table = QtWidgets.QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(4) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["类别", "置信度", "左上坐标", "右下坐标"]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.result_table.verticalHeader().setVisible(False) self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows) self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格样式 self.result_table.setStyleSheet(""" QTableWidget { border: 1px solid #e0e0e0; alternate-background-color: #f5f5f5; } QHeaderView::section { background-color: #2196F3; color: white; padding: 5px; border: none; } QTableWidget::item { padding: 5px; } """) # 设置居中代理 delegate = CenteredDelegate(self.result_table) self.result_table.setItemDelegate(delegate) self.table_layout.addWidget(self.result_table) self.table_group.setLayout(self.table_layout) self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch=1) self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch=1) MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) # 状态栏 self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setStyleSheet("QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }") MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) # 初始化变量 self.model = None self.cap = None self.timer = QTimer() self.is_camera_running = False self.current_image = None self.current_result = None self.video_writer = None self.output_path = "output" # 创建输出目录 if not os.path.exists(self.output_path): os.makedirs(self.output_path) # 连接信号槽 self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value) self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value) self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame) # 设置全局样式 self.set_style() def set_style(self): style = """ QMainWindow { background-color: #f5f5f5; } QGroupBox { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; margin-top: 10px; padding-top: 15px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QLabel { color: #333333; } QComboBox { padding: 5px; border: 1px solid #cccccc; border-radius: 3px; } QSlider::groove:horizontal { height: 6px; background: #e0e0e0; border-radius: 3px; } QSlider::handle:horizontal { width: 16px; height: 16px; margin: -5px 0; background: #2196F3; border-radius: 8px; } QSlider::sub-page:horizontal { background: #2196F3; border-radius: 3px; } """ self.centralwidget.setStyleSheet(style) def load_model(self): model_name = self.model_combo.currentText().split(" ")[0] try: self.model = YOLO(model_name) self.statusbar.showMessage(f"模型 {model_name} 加载成功", 3000) self.image_btn.setEnabled(True) self.video_btn.setEnabled(True) self.camera_btn.setEnabled(True) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}") def update_conf_value(self): conf = self.conf_slider.value() / 100 self.conf_value.setText(f"{conf:.2f}") def update_iou_value(self): iou = self.iou_slider.value() / 100 self.iou_value.setText(f"{iou:.2f}") def detect_image(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: # 读取图片 img = cv2.imread(file_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示原始图片 self.display_image(img, self.original_img_label) self.current_image = img.copy() # 检测图片 conf = self.conf_slider.value() / 100 iou = self.iou_slider.value() / 100 self.statusbar.showMessage("正在检测图片...") QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI results = self.model.predict(img, conf=conf, iou=iou) result_img = results[0].plot() # 显示检测结果 self.display_image(result_img, self.result_img_label) self.current_result = result_img.copy() # 更新结果表格 self.update_result_table(results[0]) self.save_btn.setEnabled(True) self.statusbar.showMessage(f"图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}", 3000) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"图片检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("图片检测失败", 3000) def detect_video(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: self.cap = cv2.VideoCapture(file_path) if not self.cap.isOpened(): raise Exception("无法打开视频文件") # 获取视频信息 fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建视频写入器 timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = os.path.join(self.output_path, f"output_{timestamp}.mp4") fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') self.video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height)) # 启用停止按钮，禁用其他按钮 self.stop_btn.setEnabled(True) self.save_btn.setEnabled(True) self.image_btn.setEnabled(False) self.video_btn.setEnabled(False) self.camera_btn.setEnabled(False) # 开始处理视频 self.timer.start(30) # 30ms间隔 self.statusbar.showMessage(f"正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...") except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"视频检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("视频检测失败", 3000)

七、项目源码(视频简介内)

完整全部资源文件（包括测试图片，py文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

演示与介绍视频：

基于深度学习YOLOv8的汽车损坏识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili