一、项目介绍

在变电站运行维护中，液体泄漏（特别是变压器油泄漏）是常见的故障之一。传统的巡检方式主要依赖运维人员手持可见光或红外设备进行目视检查，存在劳动强度大、主观性强、且难以在复杂背景下发现微小泄漏点等局限性。随着深度学习技术在计算机视觉领域的突破，利用人工智能算法自动分析红外热图，已成为提升电力设备状态感知能力的重要趋势。

本系统基于最新的YOLOv12（You Only Look Once version 12）目标检测算法构建。YOLO系列算法以其卓越的检测速度与精度平衡性，在工业缺陷检测领域应用广泛。相较于前代版本，YOLOv12在骨干网络和特征融合层进行了优化，具备更强的特征提取能力，特别适合处理红外图像这种纹理信息较少、但温度特征明显的场景。

系统利用红外热成像技术捕捉设备温度场差异，结合前沿的YOLOv12目标检测算法，实现对泄漏区域的智能识别与定位。该系统不仅支持对静态图片和动态视频中的泄漏进行离线分析，还集成了实时摄像头检测功能，能够接入巡检机器人或固定监控设备，为变电站的无人化巡检与故障预警提供了一种高效、精准的解决方案。

引言

变电站作为电力系统的核心枢纽，其内部如变压器、油浸式套管等充油设备的液体泄漏（渗漏油）故障，不仅威胁设备安全运行，还可能引发严重的安全事故。针对传统人工巡检效率低、依赖肉眼可见光难以发现早期细微泄漏的问题，本文设计并实现了一套基于YOLOv12深度学习模型的变电站液体泄漏红外检测系统。

视频介绍

基于深度学习YOLOv12的变电站液体泄露红外检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

基于深度学习YOLOv12的变电站液体泄露红外检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1grQ1BCE7J/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=549d0b4e2b8999929a61a037fcce3b0fhttps://www.bilibili.com/video/BV1grQ1BCE7J/

目录

    一、项目介绍

2.1 用户登录系统

2.2 检测功能

2.3 检测结果显示

2.4 参数配置

2.5 其他功能

3. 技术特点

4. 系统流程

三、数据集介绍

数据集配置文件

四、项目环境配置

创建虚拟环境

安装所需要库

五、模型训练

训练代码

训练结果

六、核心代码

🔐登录注册验证

🎯 多重检测模式

🖼️ 沉浸式可视化

⚙️ 参数配置系统

✨ UI美学设计

🔄 智能工作流

七、项目源码(视频简介)

---

✅ 用户登录注册：支持密码检测和安全性验证。

✅ 三种检测模式：基于YOLOv12模型，支持图片、视频和实时摄像头三种检测，精准识别目标。

✅ 双画面对比：同屏显示原始画面与检测结果。

✅ 数据可视化：实时表格展示检测目标的类别、置信度及坐标。

✅智能参数调节：提供置信度滑块，动态优化检测精度，适应不同场景需求。

✅科幻风交互界面：深色主题搭配动态光效，减少视觉疲劳，提升操作体验。

✅多线程高性能架构：独立检测线程保障流畅运行，实时状态提示，响应迅速无卡顿

                                                                                                                                                                                                     

2.1 用户登录系统

• 提供用户登录和注册功能

• 用户名和密码验证

• 账户信息本地存储(accounts.json)

• 密码长度至少6位的安全要求

2.2 检测功能

• 图片检测：支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式图片的变电站体泄露红外检测

• 视频检测：支持MP4/AVI/MOV格式视频的逐帧检测

• 摄像头检测：实时摄像头流检测(默认摄像头0)

• 检测结果保存到"results"目录

2.3 检测结果显示

• 显示原始图像和检测结果图像

• 检测结果表格展示，包含：

  • 检测到的类别

  • 置信度分数

  • 物体位置坐标(x,y)、

2.4 参数配置

• 模型选择

• 置信度阈值调节(0-1.0)

• IoU(交并比)阈值调节(0-1.0)

• 实时同步滑块和数值输入框

2.5 其他功能

• 检测结果保存功能

• 视频检测时自动保存结果视频

• 状态栏显示系统状态和最后更新时间

• 无边框窗口设计，可拖动和调整大小

3. 技术特点

• 采用多线程处理检测任务，避免界面卡顿

• 精美的UI设计，具有科技感的视觉效果：

  • 发光边框和按钮

  • 悬停和按下状态效果

  • 自定义滑块、表格和下拉框样式

• 检测结果保存机制

• 响应式布局，适应不同窗口大小

4. 系统流程

1. 用户登录/注册

2. 选择检测模式(图片/视频/摄像头)

3. 调整检测参数(可选)

4. 开始检测并查看结果

5. 可选择保存检测结果

6. 停止检测或切换其他模式

三、数据集介绍

所有图像数据均采集自真实变电站场景的红外热成像视频与图片。使用专业的标注工具对图像中的泄漏区域进行人工标注，标签类别定义为 leak。由于泄漏区域在红外图像中通常表现为温度异常的区域（如油位计渗漏导致的油流痕迹、密封面发热或积液等），标注时严格区分泄漏区域与非泄漏的正常发热区域。

1. 数据集组成

• 训练集： 共计 3,524 张图像。

• 验证集： 共计 504 张图像。

• 测试集： 共计 1,007 张图像

数据集配置文件

数据集采用标准化YOLO格式组织：

train: //root//autodl-tmp//144//train//images
val: //root//autodl-tmp//144//val//images
test:

nc: 1
names: ['leak'] 

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 yolov12 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov12

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

pycharm中配置anaconda

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO

model_path = 'yolo12s.pt'
data_path = 'data.yaml'

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO(model_path)
    results = model.train(data=data_path,
                          epochs=100,
                          batch=8,
                          device='0',
                          workers=0,
                          project='runs',
                          name='exp',
                          )

根据实际情况更换模型
# yolov12n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。
# yolov12s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。
# yolov12m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。
# yolov12b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。
# yolov12l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 8：每批次8张图像。
• --epochs 100：训练100轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov12s.pt：初始化模型权重，yolov12s.pt 是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

import sys

import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
from ultralytics import YOLO
from UiMain import UiMainWindow
import time
import os
from PyQt5.QtWidgets import QDialog
from LoginWindow import LoginWindow

class DetectionThread(QThread):
    frame_received = pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list)  # 原始帧, 检测帧, 检测结果
    finished_signal = pyqtSignal()  # 线程完成信号

    def __init__(self, model, source, conf, iou, parent=None):
        super().__init__(parent)
        self.model = model
        self.source = source
        self.conf = conf
        self.iou = iou
        self.running = True

    def run(self):
        try:
            if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')):  # 视频或摄像头
                cap = cv2.VideoCapture(self.source)
                while self.running and cap.isOpened():
                    ret, frame = cap.read()
                    if not ret:
                        break

                    # 保存原始帧
                    original_frame = frame.copy()

                    # 检测
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()

                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))

                    # 发送信号
                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )

                    # 控制帧率
                    time.sleep(0.03)  # 约30fps

                cap.release()
            else:  # 图片
                frame = cv2.imread(self.source)
                if frame is not None:
                    original_frame = frame.copy()
                    results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
                    annotated_frame = results[0].plot()

                    # 提取检测结果
                    detections = []
                    for result in results:
                        for box in result.boxes:
                            class_id = int(box.cls)
                            class_name = self.model.names[class_id]
                            confidence = float(box.conf)
                            x, y, w, h = box.xywh[0].tolist()
                            detections.append((class_name, confidence, x, y))

                    self.frame_received.emit(
                        cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB),
                        detections
                    )

        except Exception as e:
            print(f"Detection error: {e}")
        finally:
            self.finished_signal.emit()

    def stop(self):
        self.running = False


class MainWindow(UiMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 初始化模型
        self.model = None
        self.detection_thread = None
        self.current_image = None
        self.current_result = None
        self.video_writer = None
        self.is_camera_running = False
        self.is_video_running = False
        self.last_detection_result = None  # 新增：保存最后一次检测结果

        # 连接按钮信号
        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)

        # 初始化模型
        self.load_model()

    def load_model(self):
        try:
            model_name = self.model_combo.currentText()
            self.model = YOLO(f"{model_name}.pt")  # 自动下载或加载本地模型
            self.update_status(f"模型 {model_name} 加载成功")
        except Exception as e:
            QMessageBox.critical(self, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}")
            self.update_status("模型加载失败")

    def detect_image(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return

        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)")

        if file_path:
            self.clear_results()
            self.current_image = cv2.imread(file_path)
            self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            self.display_image(self.original_image_label, self.current_image)

            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()

            self.update_status(f"正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}")

    def detect_video(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return

        file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
            self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)")

        if file_path:
            self.clear_results()
            self.is_video_running = True

            # 初始化视频写入器
            cap = cv2.VideoCapture(file_path)
            frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
            frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
            fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
            cap.release()

            # 创建保存路径
            save_dir = "results"
            os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
            timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
            save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.mp4")

            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
            self.video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

            # 创建检测线程
            conf = self.confidence_spinbox.value()
            iou = self.iou_spinbox.value()
            self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
            self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
            self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
            self.detection_thread.start()

            self.update_status(f"正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}")

    def detect_camera(self):
        if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning():
            QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务")
            return

        self.clear_results()
        self.is_camera_running = True

        # 创建检测线程 (默认使用摄像头0)
        conf = self.confidence_spinbox.value()
        iou = self.iou_spinbox.value()
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, 0, conf, iou)
        self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received)
        self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished)
        self.detection_thread.start()

        self.update_status("正在从摄像头检测...")

🔐登录注册验证

对应文件：LoginWindow.py

# 账户验证核心逻辑
def handle_login(self):
    username = self.username_input.text().strip()
    password = self.password_input.text().strip()
    
    if not username or not password:
        QMessageBox.warning(self, "警告", "用户名和密码不能为空！")
        return
    
    if username in self.accounts and self.accounts[username] == password:
        self.accept()  # 验证通过
    else:
        QMessageBox.warning(self, "错误", "用户名或密码错误！")

# 密码强度检查（注册时）
def handle_register(self):
    if len(password) < 6:  # 密码长度≥6位
        QMessageBox.warning(self, "警告", "密码长度至少为6位！")

🎯 多重检测模式

对应文件：main.py

图片检测

def detect_image(self):
    file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
        self, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)")
    if file_path:
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)
        self.detection_thread.start()  # 启动检测线程

视频检测

def detect_video(self):
    file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
        self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)")
    if file_path:
        self.video_writer = cv2.VideoWriter()  # 初始化视频写入器
        self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)

实时摄像头

def detect_camera(self):
    self.detection_thread = DetectionThread(self.model, 0, conf, iou)  # 摄像头设备号0
    self.detection_thread.start()

🖼️ 沉浸式可视化

对应文件：UiMain.py

双画面显示

def display_image(self, label, image):
    q_img = QImage(image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)
    pixmap = QPixmap.fromImage(q_img)
    label.setPixmap(pixmap.scaled(label.size(), Qt.KeepAspectRatio))  # 自适应缩放

结果表格

def add_detection_result(self, class_name, confidence, x, y):
    self.results_table.insertRow(row)
    items = [
        QTableWidgetItem(class_name),  # 类别列
        QTableWidgetItem(f"{confidence:.2f}"),  # 置信度
        QTableWidgetItem(f"{x:.1f}"),  # X坐标
        QTableWidgetItem(f"{y:.1f}")   # Y坐标
    ]

⚙️ 参数配置系统

对应文件：UiMain.py

双阈值联动控制

# 置信度阈值同步
def update_confidence(self, value):
    confidence = value / 100.0
    self.confidence_spinbox.setValue(confidence)  # 滑块→数值框
    self.confidence_label.setText(f"置信度阈值: {confidence:.2f}")

# IoU阈值同步  
def update_iou(self, value):
    iou = value / 100.0
    self.iou_spinbox.setValue(iou)

✨ UI美学设计

对应文件：UiMain.py

科幻风格按钮

def create_button(self, text, color):
    return f"""
    QPushButton {{
        border: 1px solid {color};
        color: {color};
        border-radius: 6px;
    }}
    QPushButton:hover {{
        background-color: {self.lighten_color(color, 10)};
        box-shadow: 0 0 10px {color};  # 悬停发光效果
    }}
    """

动态状态栏

def update_status(self, message):
    self.status_bar.showMessage(
        f"状态: {message} | 最后更新: {time.strftime('%H:%M:%S')}"  # 实时时间戳
    )

🔄 智能工作流

对应文件：main.py

线程管理

class DetectionThread(QThread):
    frame_received = pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list)  # 信号量通信
    
    def run(self):
        while self.running:  # 多线程检测循环
            results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou)
            self.frame_received.emit(original_frame, result_frame, detections)

七、项目源码(视频简介)

 视频介绍

基于深度学习YOLOv12的变电站液体泄露红外检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

基于深度学习YOLOv12的变电站液体泄露红外检测系统（YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1grQ1BCE7J/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=549d0b4e2b8999929a61a037fcce3b0fhttps://www.bilibili.com/video/BV1grQ1BCE7J/