引言

路面裂縫檢測(cè)是維護(hù)道路質(zhì)量和延長(zhǎng)道路壽命的重要手段。傳統(tǒng)的檢測(cè)方法往往費(fèi)時(shí)費(fèi)力且易受人為因素影響。為了提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性，本文介紹了一種基于深度學(xué)習(xí)的路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括用戶(hù)界面，利用YOLO（You Only Look Once）v8/v7/v6/v5模型進(jìn)行路面裂縫檢測(cè)，并提供了完整的實(shí)現(xiàn)步驟和詳細(xì)代碼。

系統(tǒng)架構(gòu)

1. 環(huán)境搭建
2. 數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理
3. 模型訓(xùn)練
4. 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
5. 用戶(hù)界面設(shè)計(jì)

目錄

系統(tǒng)架構(gòu)

環(huán)境搭建

安裝基礎(chǔ)依賴(lài)

安裝深度學(xué)習(xí)框架

安裝用戶(hù)界面庫(kù)

驗(yàn)證安裝

數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)標(biāo)注

模型訓(xùn)練

配置YOLO數(shù)據(jù)集

模型訓(xùn)練代碼

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

路面裂縫檢測(cè)

用戶(hù)界面設(shè)計(jì)

安裝PyQt5? ? ? ? ??

界面代碼

結(jié)論與聲明

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環(huán)境搭建

在開(kāi)始實(shí)現(xiàn)路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)之前，我們需要搭建一個(gè)合適的開(kāi)發(fā)環(huán)境。本文假設(shè)使用Python 3.8或以上版本。

安裝基礎(chǔ)依賴(lài)

首先，安裝基礎(chǔ)的Python依賴(lài)包：

pip install numpy pandas matplotlib opencv-python

安裝深度學(xué)習(xí)框架

我們使用YOLO模型進(jìn)行路面裂縫檢測(cè)，因此需要安裝相關(guān)的深度學(xué)習(xí)框架，如PyTorch或TensorFlow。本文使用PyTorch和Ultralytics的YOLO庫(kù)

pip install torch torchvision torchaudio
pip install ultralytics

安裝用戶(hù)界面庫(kù)

為了實(shí)現(xiàn)用戶(hù)界面，本文使用PyQt5。

pip install PyQt5

驗(yàn)證安裝

確保所有包都安裝成功，可以通過(guò)以下命令驗(yàn)證：

import torch
import cv2
import PyQt5
import ultralyticsprint("All packages installed successfully.")

數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理

數(shù)據(jù)集

為了訓(xùn)練一個(gè)高精度的路面裂縫檢測(cè)模型，我們需要一個(gè)包含各種路面及其裂縫圖片的數(shù)據(jù)集?？梢允褂靡韵峦緩绞占瘮?shù)據(jù)：

• 公開(kāi)數(shù)據(jù)集：如Kaggle上的相關(guān)數(shù)據(jù)集。
• 自定義數(shù)據(jù)集：通過(guò)無(wú)人機(jī)或車(chē)輛采集路面圖像。

數(shù)據(jù)標(biāo)注

使用工具如LabelImg對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。標(biāo)注內(nèi)容包括裂縫的位置（bounding box）和標(biāo)簽（裂縫）。

# 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集文件結(jié)構(gòu)示例
dataset/├── images/│   ├── train/│   └── val/└── labels/├── train/└── val/

模型訓(xùn)練

YOLO模型有多個(gè)版本，本文選取YOLOv8作為示范，其他版本可以通過(guò)相似方法實(shí)現(xiàn)。

配置YOLO數(shù)據(jù)集

首先，創(chuàng)建一個(gè)YAML文件來(lái)配置數(shù)據(jù)集信息：

# dataset.yaml
train: path/to/train/images
val: path/to/val/imagesnc: 1
names: ['Crack']

模型訓(xùn)練代碼

使用YOLOv8進(jìn)行模型訓(xùn)練，假設(shè)數(shù)據(jù)已經(jīng)按照YOLO的格式進(jìn)行預(yù)處理和標(biāo)注。

from ultralytics import YOLO# 加載預(yù)訓(xùn)練的YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8.yaml')# 配置訓(xùn)練參數(shù)
model.train(data='path/to/dataset.yaml', epochs=50, imgsz=640, batch=16)# 保存訓(xùn)練后的模型
model.save('best.pt')

系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

路面裂縫檢測(cè)

利用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行路面裂縫檢測(cè)，并實(shí)現(xiàn)視頻流的實(shí)時(shí)檢測(cè)。

import cv2
from ultralytics import YOLO# 加載訓(xùn)練好的模型
model = YOLO('best.pt')# 打開(kāi)視頻流
cap = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break# 檢測(cè)路面裂縫results = model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']# 畫(huà)框和標(biāo)簽cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)# 顯示視頻cv2.imshow('Road Crack Detection', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

用戶(hù)界面設(shè)計(jì)

用戶(hù)界面采用PyQt5實(shí)現(xiàn)，提供視頻播放和路面裂縫檢測(cè)結(jié)果顯示。

安裝PyQt5? ? ? ? ??

pip install PyQt5

界面代碼

import sys
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QVBoxLayout, QLabel, QPushButton, QFileDialog
from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage
import cv2
from ultralytics import YOLOclass RoadCrackUI(QWidget):def __init__(self):super().__init__()self.initUI()self.model = YOLO('best.pt')def initUI(self):self.setWindowTitle('Road Crack Detection System')self.layout = QVBoxLayout()self.label = QLabel(self)self.layout.addWidget(self.label)self.button = QPushButton('Open Video', self)self.button.clicked.connect(self.open_video)self.layout.addWidget(self.button)self.setLayout(self.layout)def open_video(self):options = QFileDialog.Options()video_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, "Open Video", "", "All Files (*);;MP4 Files (*.mp4)", options=options)if video_path:self.detect_cracks(video_path)def detect_cracks(self, video_path):cap = cv2.VideoCapture(video_path)while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:breakresults = self.model(frame)for result in results:bbox = result['bbox']label = result['label']confidence = result['confidence']cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(frame, f'{label} {confidence:.2f}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)# 將frame轉(zhuǎn)換為QImageheight, width, channel = frame.shapebytesPerLine = 3 * widthqImg = QImage(frame.data, width, height, bytesPerLine, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()self.label.setPixmap(QPixmap.fromImage(qImg))cv2.waitKey(1)cap.release()if __name__ == '__main__':app = QApplication(sys.argv)ex = RoadCrackUI()ex.show()sys.exit(app.exec_())

結(jié)論與聲明

本文介紹了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)，詳細(xì)描述了從環(huán)境搭建、數(shù)據(jù)收集和標(biāo)注、模型訓(xùn)練、系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)到用戶(hù)界面設(shè)計(jì)的全過(guò)程。通過(guò)結(jié)合YOLO模型和PyQt5，我們可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)、精確的路面裂縫檢測(cè)系統(tǒng)，為道路維護(hù)和管理提供有力支持。

聲明：本次博客是簡(jiǎn)單的項(xiàng)目思路，如果有想要UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代碼+訓(xùn)練數(shù)據(jù)集）可以聯(lián)系作者