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网站站内搜索制作,百度知道官网手机版,参与网站建设的人员,四川建设网站项目招标基于深度学习的道路裂缝检测系统#xff08;含UI界面、yolov8、Python代码、数据集#xff09;1登陆界面项目介绍#xff1a; 模型#xff1a;YOLOV8 软件#xff1a;PycharmAnaconda 环境#xff1a;python3.9 opencv_python PyQt5 文件#xff1a; 1.完整程序文件含UI界面、yolov8、Python代码、数据集1登陆界面项目介绍模型YOLOV8软件PycharmAnaconda环境python3.9 opencv_python PyQt5文件1.完整程序文件.py等2.UI界面源文件、图标.ui、.qrc、.py等3.测试图片、视频文件.jpeg、.mp4、.avi等功能 系统实现了对于多种裂缝的识别检测功能包括通过选择图片、视频、摄像头进行实时识别检测速度快、识别精度较高。①选择图片识别裂缝。②选择视频识别裂缝。③摄像头检测识别。11基于 YOLOv8 的道路裂缝检测系统的详细代码实现包含✅ PyQt5 图形用户界面UI✅ 支持图片 / 视频 / 摄像头三种输入模式✅ 使用预训练的yolov8n-seg或yolov8n模型支持检测或分割✅ 环境Python 3.9 OpenCV PyQt5 Ultralytics✅ 可直接运行含模型和测试数据 注本项目假设同学你已有训练好的 YOLOv8 模型如best.pt类别为[crack]裂缝。 一、项目结构road_crack_detection_yolov8/ ├── models/ │ └── best.pt# 训练好的 YOLOv8 模型检测或分割├── ui/ │ ├── main_window.ui# Qt Designer 设计的 UI 文件│ └── resources.qrc# 图标资源可选├── utils/ │ └── ui_utils.py# UI 工具函数├── test_data/ │ ├── images/# 测试图片│ └── videos/# 测试视频├── main.py# 主程序入口├── detection_thread.py# 多线程推理模块防卡顿├── requirements.txt └── README.md 二、环境依赖requirements.txtultralytics8.2.0 opencv-python4.8.0 PyQt55.15.9 numpy1.24.3 Pillow9.5.0安装conda create -n crackpython3.9conda activate crack pipinstall-r requirements.txt️ 三、UI 设计ui/main_window.ui使用Qt Designer创建如下界面关键控件QLabel: label_show→ 显示图像/视频帧QPushButton: btn_image→ 选择图片QPushButton: btn_video→ 选择视频QPushButton: btn_camera→ 启动摄像头QPushButton: btn_stop→ 停止检测QComboBox: combo_model→ 选择模型可选QLabel: label_status→ 显示状态如“检测中…”✅ 将.ui转为.pypyuic5 ui/main_window.ui -o ui/main_window.py 四、多线程检测模块detection_thread.py# detection_thread.pyimportcv2fromPyQt5.QtCoreimportQThread,pyqtSignalfromultralyticsimportYOLOimportnumpyasnpclassDetectionThread(QThread):send_framepyqtSignal(np.ndarray)# 发送处理后的帧send_statuspyqtSignal(str)def__init__(self,source_typeimage,source_pathNone,model_pathmodels/best.pt):super().__init__()self.source_typesource_type self.source_pathsource_path self.model_pathmodel_path self.runningTruedefrun(self):try:modelYOLO(self.model_path)ifself.source_typecamera:capcv2.VideoCapture(0)elifself.source_typevideo:capcv2.VideoCapture(self.source_path)else:# imageimgcv2.imread(self.source_path)resultsmodel(img)annotatedresults[0].plot()self.send_frame.emit(annotated)self.send_status.emit(图片检测完成)return# 视频/摄像头循环whileself.runningandcap.isOpened():ret,framecap.read()ifnotret:breakresultsmodel(frame)annotatedresults[0].plot()self.send_frame.emit(annotated)self.send_status.emit(实时检测中...)cap.release()exceptExceptionase:self.send_status.emit(f错误:{str(e)})defstop(self):self.runningFalseself.wait() 五、主程序main.py# main.pyimportsysimportosfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QMainWindow,QFileDialog,QMessageBoxfromPyQt5.QtGuiimportQImage,QPixmapfromPyQt5.QtCoreimportQtimportcv2importnumpyasnp# 导入 UIfromui.main_windowimportUi_MainWindowfromdetection_threadimportDetectionThreadclassCrackDetectionApp(QMainWindow,Ui_MainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setupUi(self)self.init_slots()self.detection_threadNonedefinit_slots(self):self.btn_image.clicked.connect(self.select_image)self.btn_video.clicked.connect(self.select_video)self.btn_camera.clicked.connect(self.start_camera)self.btn_stop.clicked.connect(self.stop_detection)defdisplay_image(self,img):在 QLabel 中显示 OpenCV 图像h,w,chimg.shape bytes_per_linech*w q_imgQImage(img.data,w,h,bytes_per_line,QImage.Format_BGR888)pixmapQPixmap.fromImage(q_img).scaled(self.label_show.width(),self.label_show.height(),Qt.KeepAspectRatio,Qt.SmoothTransformation)self.label_show.setPixmap(pixmap)defselect_image(self):path,_QFileDialog.getOpenFileName(self,选择图片,,Images (*.png *.jpg *.jpeg))ifpath:self.run_detection(image,path)defselect_video(self):path,_QFileDialog.getOpenFileName(self,选择视频,,Videos (*.mp4 *.avi))ifpath:self.run_detection(video,path)defstart_camera(self):self.run_detection(camera)defrun_detection(self,source_type,source_pathNone):self.stop_detection()# 停止之前的任务model_pathmodels/best.ptifnotos.path.exists(model_path):QMessageBox.critical(self,错误,模型文件 models/best.pt 不存在)returnself.detection_threadDetectionThread(source_type,source_path,model_path)self.detection_thread.send_frame.connect(self.display_image)self.detection_thread.send_status.connect(self.label_status.setText)self.detection_thread.start()defstop_detection(self):ifself.detection_thread:self.detection_thread.stop()self.detection_threadNoneself.label_status.setText(已停止)if__name____main__:appQApplication(sys.argv)windowCrackDetectionApp()window.show()sys.exit(app.exec_()) 六、UI 文件示例ui/main_window.ui片段!-- 简化版 UI 结构 --widgetclassQMainWindownameMainWindowwidgetclassQWidgetnamecentralwidgetlayoutclassQVBoxLayoutitemlabelnamelabel_showtext等待输入...//itemitemlayoutclassQHBoxLayoutitembuttonnamebtn_imagetext选择图片//itemitembuttonnamebtn_videotext选择视频//itemitembuttonnamebtn_cameratext摄像头//itemitembuttonnamebtn_stoptext停止//item/layout/itemitemlabelnamelabel_statustext就绪//item/layout/widget/widget 七、模型说明推荐模型yolov8n.pt检测或yolov8n-seg.pt实例分割类别单类[crack]训练命令示例yolo detect traindatacrack_data.yamlmodelyolov8n.ptepochs100imgsz640将训练好的best.pt放入models/目录即可。▶️ 八、运行系统python main.py✅ 九、功能特点功能说明️ 图片检测支持 JPG/PNG一键识别裂缝 视频检测实时逐帧分析 MP4/AVI 摄像头检测调用默认摄像头ID0⚡ 高性能YOLOv8 推理快GPU/CPU 自适应️ 友好 UIPyQt5 界面简洁操作直观 易扩展可替换模型用于其他检测任务 十、定制与扩展建议添加保存结果将检测图/视频保存到本地裂缝量化分析计算裂缝长度、面积、密度多类裂缝识别如横向/纵向/网状裂缝部署到边缘设备导出 ONNX/TensorRT 模型生成检测报告PDF 格式输出含位置、数量附项目交付内容完整.py源码.ui和.qrcUI 文件best.pt模型500 张训练集测试图片/视频环境配置文档 使用报告该系统可直接用于道路巡检、市政养护、智能交通、科研教学等场景。