高精度道路瑕疵检测识别系统搭建与实现

基于深度学习的道路瑕疵（裂纹、检查井、网、裂纹块、网块、坑洼块、坑洼等）检测系统可用于日常生活中检测与定位道路瑕疵目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。另外道路瑕疵检测系统同时支持原始图像与检测结果图像的同时展示，原始视频与检测结果视频的同时展示。 【高精度道路瑕疵检测识别系统】是利用深度学习技术，特别是YOLOv5目标检测模型，来检测并定位道路中的各种瑕疵，如裂纹、检查井、网状缺陷、裂纹块、网块、坑洼块和坑洼等。该系统不仅支持单一图像的检测，还能处理视频流和实时摄像头数据，提供结果的可视化展示和导出功能。通过使用Pyside6库，开发者创建了一个用户界面友好的展示系统，允许用户交互地调整参数、上传媒体文件、查看检测结果并导出。 系统的核心是YOLOv5模型，这是一个高效的目标检测框架，因其快速和高精度而被广泛应用。YOLOv5相比其前几代在速度和准确性上有显著提升，可以在保证检测质量的同时，减少计算时间和资源消耗。此外，系统还兼容ONNX和PT等模型格式，提供了更大的灵活性。 系统功能全面，包括训练模型的导入和初始化。用户可以根据需要调整置信度分数和IOU（Intersection Over Union）阈值，这两个参数直接影响检测的精度和召回率。用户还可以上传图像或视频进行检测，系统会实时显示检测结果，并能将这些结果导出。对于视频处理，系统同样支持检测结果的可视化展示和导出。摄像头连接功能使得实时路况监测成为可能，检测结果同样可以展示并记录。 此外，系统具有强大的可视化功能，能够同时显示原始图像和检测后的图像，以及原始视频和处理后的视频，便于对比和分析。检测目标列表和位置信息的展示，为用户提供直观的瑕疵分布情况。系统还记录前向推理的用时，有助于优化性能和效率。 为了方便初学者，文章提供了详细的Python代码和使用教程，用户可以从指定的下载链接获取完整的资源文件。随着YOLO系列算法的持续发展，如YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等，作者计划更新系统，使用最新的检测算法，确保系统的前沿性和检测效果。 在环境搭建方面，文章提供了详细的步骤，包括使用Conda创建特定环境，安装PyTorch和TensorVision，以及Pyside6等依赖库。对于Windows用户，还特别指定了安装pycocotools的方法。 【高精度道路瑕疵检测识别系统】是一个结合了先进深度学习模型和用户友好界面的实用工具，它在道路维护、交通安全管理等领域有着广泛的应用前景，同时也为深度学习爱好者和开发者提供了一个优秀的实践案例。