随着城市化进程的不断加快，道路路面损坏问题逐渐成为城市管理和交通安全中的重要隐患。传统的道路坑洞检测方法依赖人工巡检或传统的图像处理技术，存在着效率低、成本高且容易遗漏的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的道路路面坑洞检测与分割系统。该系统结合PyQt5界面，能够实时检测和分割道路路面中的坑洞，提供高效、准确的检测结果。
项目信息
编号：PDV-133
大小：735M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
随着城市化进程的不断加快，道路路面损坏问题逐渐成为城市管理和交通安全中的重要隐患。传统的道路坑洞检测方法依赖人工巡检或传统的图像处理技术，存在着效率低、成本高且容易遗漏的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的道路路面坑洞检测与分割系统。该系统结合PyQt5界面，能够实时检测和分割道路路面中的坑洞，提供高效、准确的检测结果。
通过收集道路路面图像数据，利用YOLOv8深度学习模型进行目标检测，精确识别图像中的坑洞区域。为了提高模型的精度和稳定性，本文对数据集进行了数据增强处理，丰富了坑洞的样本类型，增强了模型的泛化能力。其次，为了进一步提高检测效果，系统结合了图像分割技术，能够精确分割出坑洞区域，为后续的修复工作提供更准确的参考数据。
该系统通过PyQt5开发了可视化界面，用户可以通过该界面上传图像，实时查看检测和分割结果，并对检测结果进行后处理。系统能够自动标注坑洞位置，并生成报告，极大提高了道路管理的效率。
实验结果表明，该系统在检测精度和实时性方面表现出色，能够准确检测和分割道路中的坑洞，具有良好的应用前景。它为城市道路管理提供了一种智能化、高效的解决方案，推动了交通基础设施的数字化和智能化发展。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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无论您是初学者还是经验丰富的开发者，我们都能为您量身定制指导方案，助您从掌握到精通。如果您有任何需求或疑问，欢迎随时与我们联系！
1.服务优势
2.联系方式
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硬件环境
我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练：
（1）外星人 Alienware M16笔记本电脑：
（2）惠普 HP暗影精灵10 台式机：
上面的硬件环境提供了足够的计算资源，能够支持大规模图像数据的训练和高效计算。GPU 的引入显著缩短了模型训练时间。
使用两种硬件平台进行调试和训练，能够更全面地验证系统的性能、适应性和稳定性。这种方法不仅提升了系统的鲁棒性和泛化能力，还能优化开发成本和效率，为实际应用场景的部署打下良好基础。
模型训练
Tipps：模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体创新点包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。
YOLOv8是Yolo系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。
Yolov8模型网络结构图如下图所示：
2.数据集准备与训练
本研究使用了包含坑洞相关图片的数据集，并使用Labelme标注工具对每张图片中的分割结果及类别进行标注。基于此数据集，采用 YOLOv8n 模型进行训练。训练完成后，对模型在验证集上的表现进行了全面的性能评估与对比分析。整个模型训练与评估流程包括以下步骤：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别主要集中于坑洞相关图片。数据集总计包含 9136 张图像，具体分布如下：
训练集：6395张图片。
验证集：1827张图片。
测试集：914张图片。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集的图像数量分布：
部分数据集图像如下图所示：
部分标注如下图所示：
这种数据分布方式保证了数据在模型训练、验证阶段的均衡性，为 YOLOv8n 模型的开发与性能评估奠定了坚实基础。
图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入datasets目录下。
接着需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。
data.yaml的具体内容如下：
这个文件定义了用于模型训练和验证的数据集路径，以及模型将要检测的目标类别。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小(根据内存大小调整，最小为1)。
CPU/GPU训练代码如下：
加载名为 yolov8n-seg.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n-seg.pt是预先训练好的分割模型。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data：训练数据集的配置文件路径。
（2）epochs=150：训练的迭代次数。
（3）batch=4：每次训练的批次大小。
3.YOLOv8模型训练结果与性能评估
在深度学习的过程中，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来了解模型的训练情况。对于 YOLOv8 模型的训练，主要涉及三类损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。这些损失的优化是提升目标检测性能的关键。
损失函数作用说明：
（1）定位损失 (box_loss)：表示预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小表示定位越准确。
（2）分类损失 (cls_loss)：用于衡量锚框与对应的标定分类是否正确，越小表示分类越准确。
（3）动态特征损失 (dfl_loss)：DFLLoss用于回归预测框与目标框之间的距离，并结合特征图尺度进行调整，最终提高目标检测的定位准确性。
训练和验证结果文件存储：
训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，包括：
（1）损失曲线图（Loss Curves）
（2）性能指标曲线图（mAP、精确率、召回率）
（3）混淆矩阵（Confusion Matrix）
（4）Precision-Recall (P-R) 曲线
损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析：
训练集损失：
train/box_loss
含义：边界框损失，反映模型在训练集上对目标边界框定位的误差。
趋势：随着训练的进行，框损失逐渐减少，表示模型的定位精度在不断提高。
train/seg_loss
含义：分割损失，衡量模型对目标分割区域的准确性。
趋势：分割损失随着训练的进行逐渐下降，表明模型在分割任务中的表现有所改进。
train/cls_loss
含义：分类损失，反映模型在训练集上对目标类别分类的误差。
趋势：随着训练的推进，分类损失逐渐减小，说明模型的分类能力在不断增强。
train/dfl_loss
含义：分布聚焦损失（Distribution Focal Loss），衡量模型对边界框分布的学习效果。
趋势：深度特征损失随着训练逐渐下降，表示模型的特征提取能力不断提升。
验证集损失：
val/box_loss
含义：验证集上的边界框损失，衡量模型在验证集上边界框预测的准确性。
趋势：验证集上的框损失逐渐下降，说明模型在新数据上的表现有了显著提升。
val/seg_loss
含义：验证集上的分割损失，反映模型在验证集上分割任务的泛化能力。
趋势：割损失逐渐减小，表明模型在验证集上的分割能力得到了提升。
val/cls_loss
含义：验证集上的分类损失，衡量模型对验证集中目标类别分类的准确性。
趋势：分类损失随着训练进展逐步降低，表明模型的分类能力在不断改善。
val/dfl_loss
含义：验证集上的分布聚焦损失。
趋势：深度特征损失随着训练的进行逐步下降，显示出模型在特征提取方面的不断优化。
评估指标-类别B：
metrics/precision(B)
含义：表示模型在类别B上的精确度，即模型预测为类别B的样本中有多少比例是真正的类别B。
趋势：随着训练的进行，精度逐渐上升，表明模型的检测能力在不断提高。
metrics/recall(B)
含义：表示模型在类别B上的召回率，即模型能够识别出类别B的样本的比例。
趋势：召回率逐渐上升，显示模型在识别目标方面的能力持续增强。
metrics/mAP50(B)
含义：表示类别B在IoU阈值为0.5时的平均精度（Mean Average Precision）。
趋势：mAP值随着训练的进行逐渐提高，表明模型的多类别检测精度在提升。
metrics/mAP50-95(B)
含义：表示类别B在多个IoU阈值（从0.5到0.95）下的平均精度。
趋势：mAP@0.5-0.95逐渐增高，表示模型在多样本多阈值下的精度得到优化。
评估指标-类别M：
metrics/precision(M)
含义：表示模型在类别M上的精确度，和类别B的精确度相同。
趋势：逐步提升并趋于稳定，模型对恶性肿瘤的误报率降低。
metrics/recall(M)
含义：表示模型在类别M上的召回率，和类别B的召回率相同。
趋势：逐渐上升，模型对恶性肿瘤的漏检率下降。
metrics/mAP50(M)
含义：示类别M在IoU阈值为0.5时的平均精度，和类别B的mAP类似。
趋势：随着训练的进行，类别M的mAP逐步上升，模型对该类别的检测能力不断提高。
metrics/mAP50-95(M)
含义：表示类别M在多个IoU阈值下的平均精度，和类别B的mAP类似。
趋势：随着训练的进行，类别M的mAP50-95值稳步上升，说明模型在类别M的检测精度也在提高。
总结：
从这些曲线可以看出，随着训练的进行，模型的各项性能逐步得到优化，损失逐步降低，精度和召回率稳定提升，表明模型的目标检测能力在持续增强，并且在验证集上的表现也有了显著的提高。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
定位结果的PR曲线如下：
曲线说明：
蓝色线条：
代表“坑洞（Pothole）”类别，精确率-召回率曲线的mAP@0.5得分为0.917，表示该模型在该类别上的表现。
深蓝色线条：
代表所有类别的整体表现，mAP@0.5得分同样为0.917，表明模型在所有类别的检测上表现一致。
总结：
该模型在“坑洞”类别以及所有类别上的精确率-召回率曲线表现优异，mAP@0.5得分均为0.917，表明其在检测任务中的高精度和高召回率。
分割结果的PR曲线如下：
曲线说明：
蓝色曲线（Pothole 0.910）：
表示“坑洞”类别的精确率与召回率之间的关系，精确率接近1，并且随着召回率的增加，精确率保持稳定。
深蓝色曲线（all classes 0.910 mAP@0.5）：
表示所有类别的mAP@0.5值为0.910，整体表现也是较好的。
总结：
这两个类别的mAP值表示模型在检测和识别“坑洞”时的效果，且整体精确率和召回率都接近1，表明模型的性能较为优秀。
混淆矩阵 (Confusion Matrix) 分析
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，它显示了模型在每一类别上的预测结果与实际情况的对比。
结论：
（1）模型在识别“Pothole”时表现出了较高的准确性，但也存在一定的误识别和漏检情况，特别是在背景区域的误识别（假正例）和部分坑洞的漏检（假负例）。
（2）这个混淆矩阵帮助评估了模型的性能，并指出了模型在处理背景区域和坑洞检测时的一些挑战。
4.检测结果识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
imgTest.py 图片检测代码如下：
模型加载与配置
路径：
（1）path: 加载预训练的YOLOv8分割模型（best.pt）。
（2）img_path: 待检测的图片路径（如 “TestFiles/imagetest.jpg”）。
参数设置：
（1）conf=0.25: 检测的置信度阈值（默认是0.25，可调高/低以控制检测结果）。
（2）iou=0.7: 非极大值抑制（NMS）的IoU阈值，用于去除重叠框。
图片检测
（1）调用 model(img_path) 对指定图像进行分割检测。
（2）检测结果保存在 results 中，可以通过 results[0].plot() 可视化结果。
可视化检测结果
（1）使用 OpenCV 的 imshow 展示分割后的图片，并等待用户关闭窗口。
执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
这段输出是基于YOLOv8模型对图片“benign (9).png”进行检测的结果，具体内容如下：
图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为640×640像素。
检测结果：
（1）模型在图片中检测到：1个 “Pothole”（坑洞）目标。
处理速度：
（1）预处理时间: 3.0 毫秒
（2）推理时间: 7.5 毫秒
（3）后处理时间: 62.2 毫秒
总结：
YOLOv8在进行坑洞检测时具备较高的精度和速度，能够有效识别道路上的坑洞，为道路维护和监测提供了有效的技术支持。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.主要功能：
（1）可用于实时检测目标图片中的坑洞；
（2）支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
（3）界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
（4）支持图片或者视频的检测结果保存。
2.检测结果说明：
（1）置信度阈值：当前设置为0.25，表示检测系统只会考虑置信度高于25%的目标进行输出，置信度越高表示模型对检测结果的确信度越高。
（2）交并比阈值：当前设置为0.70，表示系统只会认为交并比（IoU）超过70%的检测框为有效结果。交并比是检测框与真实框重叠区域的比值，用于衡量两个框的相似程度，值越高表明重叠程度越高。
这两个参数通常用于目标检测系统中，调整后可以影响模型的检测精度和误检率。
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
用时（Time taken）:
（1）这表示模型完成检测所用的时间为0.064秒。
（2）这显示了模型的实时性，检测速度非常快。
目标数目（Number of objects detected）:
（1）检测到的目标数目为1，表示这是当前检测到的第1个目标。
目标选择(下拉菜单)：全部:
（1）这里有一个下拉菜单，用户可以选择要查看的目标类型。
（2）在当前情况下，选择的是“全部”，意味着显示所有检测到的目标信息。
（1）分割面积占比：11.23%
（2）类型：坑洞
结果（Result）:“坑洞”，表示系统正在高亮显示检测到的“pinbreak”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“坑洞”类别的置信度为89.80%。
（2）置信度反映了模型的信心，置信度越高，模型对这个检测结果越有信心。
目标位置（Object location）:
（1）xmin: 106, ymin: 331：目标的左上角的坐标(xmin, ymin)，表示目标区域在图像中的位置。
（2）xmax: 405, ymax: 534：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。
这些坐标表示在图像中的目标区域范围，框定了检测到的“坑洞”的位置。
这张图展示了坑洞分割图像的一次检测结果，包括检测时间、检测到的种类、各行为的置信度、目标的位置信息等。用户可以通过界面查看并分析检测结果，提升坑洞分割图像的效率。
3.图片检测说明
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，或者点击打开文件夹按钮，选择需要批量检测图片所在的文件夹。
操作演示如下：
（1）点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
（2）点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统识别出图片中的坑洞分割图像情况，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型、置信度、以及目标的位置坐标信息。
4.视频检测说明
点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统对视频进行实时分析，检测到坑洞分割图像并显示检测结果。表格显示了视频中多个检测结果的置信度和位置信息。
这个界面展示了系统对视频帧中的多目标检测能力，能够准确识别坑洞分割图像，并提供详细的检测结果和置信度评分。
5.摄像头检测说明
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头。
检测结果：系统连接摄像头进行实时分析，检测到坑洞分割图像并显示检测结果。实时显示摄像头画面，并将检测到的行为位置标注在图像上，表格下方记录了每一帧中检测结果的详细信息。
6.保存图片与视频检测说明
点击保存按钮后，会将当前选择的图片(含批量图片)或者视频的检测结果进行保存。
检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
保存的检测结果文件如下：
（1）图片保存
（2）视频保存
– 运行 train.py
1.训练参数设置
加载名为 yolov8n-seg.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n-seg.pt是预先训练好的分割模型。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data：训练数据集的配置文件路径。
（2）epochs=150：训练的迭代次数。
（3）batch=4：每次训练的批次大小。
虽然在大多数深度学习任务中，GPU通常会提供更快的训练速度。
但在某些情况下，可能由于硬件限制或其他原因，用户需要在CPU上进行训练。
温馨提示：在CPU上训练深度学习模型通常会比在GPU上慢得多，尤其是像YOLOv8这样的计算密集型模型。除非特定需要，通常建议在GPU上进行训练以节省时间。
2.训练日志结果
这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。
训练总时长：
（1）模型在训练了150轮后，总共耗时6.255小时。
（2）本次训练使用了 NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti SUPER GPU。
（3）表现出较高的训练效率，得益于YOLOv8模型的优化设计和高性能硬件的支持。
验证结果：
（1）mAP50: 91%%
（2）mAP50-95: 66.2%
速度：
（1）预处理时间：0.3ms
（2）推理时间：2.4ms
（3）后处理时间：1.1ms
结果保存：
（1）Results saved to runs\detect\train_v8：验证结果保存在 runs\detect\train_v8 目录下。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
模型已经经过充分训练，具有较高的检测精度，并且在处理速度上也表现良好，适用于高效的目标检测任务。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
– 客服QQ：3666308803
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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