基于YOLOv11的井盖异常检测系统（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文详细介绍了一个用于井盖异常（如缺失、损坏或位移）检测的应用案例，从项目的设计理念出发，涵盖YOLOv11模型的使用，从前期准备工作到最后的项目完成都进行了全面阐述，并提出未来改进的可能性，包括智能通知系统以及模型部署等方面。 适合人群：具备一定深度学习与计算机视觉背景的专业人士，尤其是那些参与交通安全管理和智慧城市建设的人群。 使用场景及目标：主要适用于城市管理维护部门，以自动化的方式及时发现街道基础设施安全隐患问题，降低人工巡检的成本的同时，有效预防交通事故。 其他说明：该项目已经构建了友好的用户图形界面，便于无专业知识的管理人员直接查看和解读检测结果。