基于深度学习的YOLO框架的道路裂缝智能识别系统【附完整源码+数据集】

本项目基于最新的 YOLOv8 框架，结合 PyQt5 图形界面技术，设计并实现了一个功能完备、操作简洁、检测高效的道路裂缝智能识别系统，不仅支持图像、视频和实时摄像头输入，还提供完整的训练代码和数据集，适合科研开发、工程部署及教学应用等多个场景。

背景

随着城市化进程的不断加快，道路交通基础设施面临着巨大的维护压力。路面裂缝作为道路早期损坏的重要表现形式，若不能及时识别与处理，将会严重影响交通安全与道路使用寿命。

传统的人工巡检效率低下且准确率不稳定，已无法满足现代化道路维护的需求。借助深度学习技术，尤其是 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法，可以实现对道路裂缝的高效、准确、自动识别，从而为智能道路养护提供技术支撑。

本项目正是基于此背景，开发了一个基于YOLO框架的道路裂缝检测系统，不仅具备高精度的检测能力，还集成了完整的图形界面和一站式训练与部署流程，非常适合科研项目、工程实践与高校课题使用。

功能

本系统围绕“实用性”“可视化”“可扩展”三个核心理念进行设计，主要功能包括：

✅ 裂缝自动检测：基于YOLOv8目标检测模型，对图片、视频及实时摄像头输入进行精准识别；

✅ 多输入支持：支持单张图片、批量文件夹、视频文件以及摄像头实时流；

✅ 图形界面操作：集成 PyQt5 图形界面，无需命令行，操作更直观；

✅ 检测结果展示与保存：可视化展示识别结果，支持图片/视频导出；

✅ 完整训练流程：提供完整训练代码、预设参数和可复用数据集；

✅ 可部署模型格式：支持.pt和ONNX格式，便于后续部署到边缘设备或服务端。

数据集

本项目使用的裂缝识别数据集采用标准的 YOLO 格式，便于快速训练与迁移学习。

✅ 数据集结构如下：kotlin复制编辑dataset/├── images/│ ├── train/│ └── val/├── labels/│ ├── train/│ └── val/images/：包含训练与验证用的图像；

labels/：对应每张图像的标注信息，格式为 .txt 文件；

每行表示一个目标，内容为：类别索引 x_center y_center width height（归一化到0~1）；

0 0.5332 0.4271 0.1213 0.0332✅ 分类信息（可自定义）

YOLO框架原理

YOLO（You Only Look Once）是单阶段目标检测算法的代表，它将目标检测问题转换为一个回归问题，从图像中直接回归出物体的位置和类别，具有极高的速度优势。YOLOv8作为Ultralytics团队推出的最新版本，具备以下关键特点：

核心原理：

单阶段检测器

端到端训练

高精度预测头

动态标签分配

轻量化部署

源码下载

完整项目已打包，包括数据集、模型训练、模型推理、PyQt5桌面GUI、预训练权重、详细部署文档。

至项目实录视频下方获取：www.bilibili.com/video/BV1Eo…

包含内容：

train.py

detect.py

ui_main.py

runs/weights/best.pt

data/face_expression/

requirements.txt

📌 运行前请先配置环境：

conda create -n yoloui python=3.9conda activate yolouipip install -r requirements.txt

📌 启动界面程序：

python ui_main.py

总结

本项目基于深度学习目标检测算法 YOLOv8，构建了一个完整的道路裂缝智能识别系统，融合了高精度检测模型、图形界面操作、可复现训练流程和多输入数据支持，具备极强的实用性与工程推广价值。

系统亮点如下：

🚀 高性能模型：基于 YOLOv8 架构，支持实时检测，mAP 可达90%以上；

🖥️ 图形界面友好：通过 PyQt5 提供直观的图像、视频与摄像头操作；

🧠 训练流程完整：支持从数据集构建到模型导出的一站式训练；

📦 开箱即用：源码、数据集、预训练权重全部打包交付，零配置上手；

📡 部署灵活：支持 ONNX 导出，适配多平台、多设备的部署场景。

本项目非常适合作为：🎓 毕业设计 / 科研课题；🛠️ 工程样机 / 原型开发；🔧 智能运维 / 道路巡检辅助系统；

未来可拓展方向包括：加入裂缝类型分类与严重程度评估；增强图像预处理与噪声抑制能力；集成深度图或激光数据进行三维裂缝重建；向移动端、Web端部署扩展。

🧰 项目资源包：源码 + 数据集 + 模型权重 + 可执行程序，一站式交付，真正实现开箱即用！