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YOLOv8工业检测实战：80类物体识别与数量统计代码实例

1. 引言

1.1 工业级目标检测的现实需求

在智能制造、智慧安防、仓储物流等工业场景中，对环境中多类物体进行实时、准确、自动化的识别与计数已成为基础能力。传统人工巡检效率低、成本高，而通用AI模型往往存在推理速度慢、部署复杂、依赖特定平台等问题。

为解决这一痛点，基于Ultralytics发布的YOLOv8轻量级模型，我们构建了一套独立运行、无需ModelScope依赖、专为CPU优化的目标检测系统——“鹰眼”工业检测方案。该系统不仅支持COCO数据集定义的80类常见物体识别，还集成了可视化WebUI和智能统计看板，真正实现“上传即分析”。

1.2 技术选型背景：为何选择YOLOv8？

YOLO（You Only Look Once）系列作为单阶段目标检测的代表，在速度与精度之间取得了极佳平衡。相比前代YOLOv5，YOLOv8在以下方面显著提升：

• 更高的mAP（平均精度）：尤其在小目标检测上表现更优；
• 更简洁的训练流程：内置Ultralytics引擎，API统一且易扩展；
• 更强的轻量化能力：提供n/s/m/l/x五种尺寸模型，其中yolov8n.pt可在CPU上实现毫秒级推理；
• 原生支持实例分割与姿态估计：便于后续功能拓展。

本项目采用yolov8n（Nano版本），专为边缘设备和CPU环境设计，兼顾性能与资源消耗。

2. 系统架构与核心功能

2.1 整体架构设计

本系统的整体架构遵循“前端交互—后端推理—结果展示”三层模式：

[用户上传图像] ↓ [Flask WebUI 接口接收] ↓ [YOLOv8 模型推理（CPU优化）] ↓ [检测结果解析 + 数量统计] ↓ [返回带标注图像 + JSON统计报告] ↓ [Web页面展示框选图 & 统计面板]

所有组件均打包为Docker镜像，支持一键部署，不依赖外部平台或模型仓库。

2.2 核心功能详解

（1）80类通用物体识别

模型基于COCO数据集预训练，涵盖日常生活中绝大多数常见类别，包括但不限于：

• 人物相关：person
• 交通工具：car, bicycle, motorcycle, bus, truck
• 家用物品：chair, table, sofa, bed, tv, laptop, phone
• 动物：cat, dog, bird, horse
• 户外设施：traffic light, fire hydrant, stop sign
• 运动器材：sports ball, kite, tennis racket

完整类别可通过调用model.names获取。

（2）实时目标检测与边界框绘制

使用model.predict()接口对输入图像进行推理，输出每个检测对象的：

• 类别ID（cls）
• 置信度分数（conf）
• 边界框坐标（x1, y1, x2, y2）

随后利用OpenCV将结果绘制成彩色边框，并叠加标签文字。

（3）自动数量统计看板

系统会自动遍历检测结果，按类别聚合计数，生成如下格式的统计信息：

📊 统计报告: person=4, car=2, chair=6, tv=1

该数据以JSON形式返回，可用于进一步分析或接入BI系统。

（4）WebUI可视化界面

通过轻量级Flask服务暴露HTTP接口，用户可通过浏览器上传图片并查看处理结果。界面简洁直观，适合非技术人员操作。

3. 实践应用：从零搭建检测服务

3.1 环境准备

确保本地已安装Docker环境。若未安装，请参考官方文档完成配置。

创建项目目录结构：

mkdir yolov8-industrial-detection cd yolov8-industrial-detection touch app.py requirements.txt Dockerfile mkdir -p static/uploads static/results templates

3.2 依赖文件配置

requirements.txt

ultralytics==8.2.72 flask==3.0.3 opencv-python==4.9.0.80 numpy==1.26.4 pillow==10.2.0

⚠️ 注意：选用稳定版本避免兼容问题，特别是Ultralytics需固定至支持离线加载的版本。

3.3 主要代码实现

app.py

from flask import Flask, request, render_template, jsonify import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os from datetime import datetime app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER = 'static/uploads' RESULT_FOLDER = 'static/results' os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True) os.makedirs(RESULT_FOLDER, exist_ok=True) # 加载YOLOv8 Nano模型（CPU专用） MODEL_PATH = "yolov8n.pt" if not os.path.exists(MODEL_PATH): raise FileNotFoundError(f"模型文件 {MODEL_PATH} 不存在，请确保已挂载或下载。") model = YOLO(MODEL_PATH) def draw_boxes_and_count(image, results): class_counts = {} for result in results: boxes = result.boxes.cpu().numpy() names = model.names for box in boxes: cls_id = int(box.cls[0]) conf = float(box.conf[0]) label = names[cls_id] if conf < 0.5: # 过滤低置信度 continue class_counts[label] = class_counts.get(label, 0) + 1 x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0]) cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) text = f"{label} {conf:.2f}" cv2.putText(image, text, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (0, 255, 0), 2) return image, class_counts @app.route("/", methods=["GET"]) def index(): return render_template("index.html") @app.route("/detect", methods=["POST"]) def detect(): if "file" not in request.files: return jsonify({"error": "未上传文件"}), 400 file = request.files["file"] if file.filename == "": return jsonify({"error": "文件名为空"}), 400 try: img_bytes = np.frombuffer(file.read(), np.uint8) img = cv2.imdecode(img_bytes, cv2.IMREAD_COLOR) original_img = img.copy() # 模型推理 results = model(img) # 绘图与统计 annotated_img, counts = draw_boxes_and_count(img, results) # 保存结果 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") result_path = os.path.join(RESULT_FOLDER, f"result_{timestamp}.jpg") cv2.imwrite(result_path, annotated_img) # 返回路径与统计数据 relative_path = result_path.replace("\\", "/").replace("static/", "") report = ", ".join([f"{k}={v}" for k, v in sorted(counts.items())]) return jsonify({ "image_url": "/" + relative_path, "report": f"📊 统计报告: {report}", "counts": counts }) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=5000, debug=False)

templates/index.html

<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>鹰眼目标检测 - YOLOv8 工业版</title> <style> body { font-family: Arial; text-align: center; margin: 40px; } .upload-box { border: 2px dashed #ccc; padding: 30px; margin: 20px auto; width: 60%; } img { max-width: 90%; margin: 20px 0; border: 1px solid #eee; } .report { font-size: 1.2em; color: #d63384; font-weight: bold; } </style> </head> <body> <h1>🎯 鹰眼目标检测 - YOLOv8 工业级版</h1> <p>上传一张图片，系统将自动识别80类物体并统计数量。</p> <div class="upload-box"> <form id="uploadForm" method="POST" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="file" accept="image/*" required /> <button type="submit">开始检测</button> </form> </div> <div id="resultArea" style="display:none;"> <h2>检测结果</h2> <img id="resultImage" src="" alt="检测图像" /> <p class="report" id="reportText"></p> </div> <script> document.getElementById("uploadForm").onsubmit = async function(e) { e.preventDefault(); const formData = new FormData(this); const res = await fetch("/detect", { method: "POST", body: formData }); const data = await res.json(); if (data.error) { alert("错误：" + data.error); return; } document.getElementById("resultImage").src = data.image_url + "?t=" + new Date().getTime(); document.getElementById("reportText").textContent = data.report; document.getElementById("resultArea").style.display = "block"; }; </script> </body> </html>

Dockerfile

FROM python:3.10-slim WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt && \ pip cache purge COPY app.py . COPY templates templates/ COPY static static/ # 下载YOLOv8n模型（可替换为挂载方式） RUN python -c "from ultralytics import YOLO; YOLO('yolov8n.pt')" EXPOSE 5000 CMD ["python", "app.py"]

4. 部署与使用说明

4.1 构建与启动服务

在项目根目录执行：

docker build -t yolov8-industrial . docker run -p 5000:5000 -d yolov8-industrial

服务启动后，访问http://<your-server-ip>:5000即可进入Web界面。

💡 若希望避免镜像内下载模型，可改为挂载方式：

docker run -p 5000:5000 -v ./yolov8n.pt:/app/yolov8n.pt -d yolov8-industrial

4.2 使用流程演示

1. 打开网页，点击“选择文件”上传一张包含多个物体的照片（如办公室、街道、家庭客厅）。
2. 点击“开始检测”，等待1~3秒。
3. 页面自动刷新显示：
   • 带绿色边框标注的图像
   • 底部红色字体的统计报告（例如：📊 统计报告: person=3, chair=5, laptop=2）

4.3 性能实测数据（Intel i5 CPU）

✅ 可见即使在普通CPU环境下，也能满足多数工业场景的实时性要求。

5. 优化建议与进阶方向

5.1 实际落地中的常见问题与对策

5.2 可扩展功能建议

• 视频流检测：接入RTSP摄像头，实现连续帧检测与动态计数
• 数据库记录：将每次检测结果写入SQLite/MySQL，支持历史查询
• 报警机制：当某类物体数量超过阈值时触发邮件或短信通知
• 多语言支持：添加中文标签映射表，提升国内用户友好度

6. 总结

本文详细介绍了基于Ultralytics YOLOv8构建的工业级目标检测系统，实现了80类物体识别+数量统计+Web可视化三位一体的功能闭环。通过轻量化的Nano模型和CPU优化策略，系统可在无GPU环境下稳定运行，适用于工厂巡检、智能零售、园区安防等多种场景。

关键优势总结如下：

1. 完全独立部署：不依赖ModelScope或其他云平台，保障数据安全；
2. 极速响应：单次推理最快可达85ms，满足实时性需求；
3. 开箱即用：提供完整Docker镜像与WebUI，降低使用门槛；
4. 可扩展性强：代码结构清晰，易于集成到现有系统中。

未来可结合OCR、ReID等技术，打造更完整的工业视觉分析平台。

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