基于YOLOv8的道路坑洼检测系统（YOLOv8深度学习+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）-洪萨配资

一、项目介绍

摘要

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效准确的道路坑洼检测系统。系统专门针对道路坑洼(pothole)这一单一类别进行检测，使用包含1784张图像的数据集(训练集1265张，验证集401张，测试集118张)进行模型训练和评估。该系统能够实时识别道路表面的坑洼缺陷，为道路维护和管理提供智能化解决方案。通过深度学习技术的应用，本系统在检测精度和速度方面都达到了实用化水平，显著优于传统人工巡检方法。项目实现了从数据采集、标注、模型训练到实际应用的全流程开发，为智慧交通基础设施管理提供了有力工具。

项目意义

1. 提升道路安全水平
道路坑洼是引发交通事故的重要因素之一，特别是对摩托车和自行车骑行者构成严重威胁。本系统的实时检测能力可以及时发现道路缺陷，为相关部门提供维修优先级依据，从而有效预防因道路状况不佳导致的事故，保障公众出行安全。

2. 降低道路维护成本
传统道路巡检依赖人工，效率低下且成本高昂。本系统可实现自动化检测，大幅减少人力投入。通过与车载设备或无人机结合，可以快速完成大范围道路状况评估，使有限的维护资源得到最优分配，显著降低市政道路养护的总体成本。

3. 推动基础设施智能化管理
本项目是智慧城市交通基础设施管理的重要组成部分。系统生成的检测数据可以建立道路状况数字档案，为长期道路质量分析、维护计划制定提供数据支持，推动道路维护从被动应对向主动预防转变。

4. 提高检测效率和准确性
相比传统人工检测方法，YOLOv8算法在检测速度和精度上具有明显优势。系统能够在各种光照和天气条件下保持稳定性能，减少人为因素导致的漏检和误检，提供客观统一的检测标准。

5. 促进AI技术在实际场景中的应用
本项目展示了深度学习技术在公共服务领域的成功应用案例，为其他基础设施检测项目提供了可借鉴的技术方案。通过实际场景的不断优化，也促进了目标检测算法本身的进步和发展。

6. 支持可持续发展目标
良好的道路状况可以减少车辆燃油消耗和排放，及时维修可以延长道路使用寿命，这些都符合可持续发展的理念。本系统通过优化道路维护流程，间接为环境保护做出贡献。

本项目的开发和应用将显著改善道路维护工作的效率和质量，为公众提供更安全舒适的出行环境，同时为城市管理部门的科学决策提供技术支持，具有显著的社会效益和经济效益。随着系统的不断完善和推广，其价值将在更多应用场景中得到体现。

一、项目介绍

摘要

项目意义

二、项目功能展示

系统功能

图片检测

视频检测

摄像头实时检测

三、数据集介绍

编辑

数据集配置文件data.yaml

数据集制作流程

四、项目环境配置

创建虚拟环境

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

五、模型训练

训练代码

训练结果

六、核心代码编辑

七、项目源码(视频简介内)

基于深度学习YOLOv8的道路坑洼检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

基于深度学习YOLOv8的道路坑洼检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测

用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。

视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

数据集概述：
本项目的数据集包含1类标签：pothole（道路坑洼）。数据集分为训练集、验证集和测试集，具体数量如下：

训练集：1265张图像
验证集：401张图像
测试集：118张图像

数据集特点：

数据多样性：
- 包含不同光照条件（白天、夜晚、阴雨天气）
- 多种道路类型（高速公路、城市道路、乡村道路）
- 不同严重程度的坑洼样本

数据集配置文件data.yaml

train: .\datasets\images\train val: .\datasets\images\val test: .\datasets\images\test nc: 1 # number of classes names: ['pothole'] # class names

数据集制作流程

标注数据：使用标注工具（如LabelImg、CVAT等）对图像中的目标进行标注。每个目标需要标出边界框，并且标注类别。
转换格式：将标注的数据转换为YOLO格式。YOLO标注格式为每行：<object-class> <x_center> <y_center> <width> <height>，这些坐标是相对于图像尺寸的比例。
分割数据集：将数据集分为训练集、验证集和测试集，通常的比例是80%训练集、10%验证集和10%测试集。
准备标签文件：为每张图片生成一个对应的标签文件，确保标签文件与图片的命名一致。
调整图像尺寸：根据YOLO网络要求，统一调整所有图像的尺寸（如416x416或608x608）。

四、项目环境配置

创建虚拟环境

首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。

终端输入

conda create -n yolov8 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov8

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLO model_path = 'yolov8s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLO(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

--batch 64：每批次64张图像。
--epochs 500：训练500轮。
--datasets/data.yaml：数据集配置文件。
--weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。

训练结果

六、核心代码

from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem, QStyledItemDelegate, QHeaderView) import cv2 import numpy as np from ultralytics import YOLO import os import datetime import sys class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate): def initStyleOption(self, option, index): super().initStyleOption(option, index) option.displayAlignment = Qt.AlignCenter class Ui_MainWindow(object): def setupUi(self, MainWindow): MainWindow.setObjectName("MainWindow") MainWindow.resize(1400, 900) MainWindow.setWindowTitle("YOLOv8 目标检测系统") # 设置窗口图标 if hasattr(sys, '_MEIPASS'): icon_path = os.path.join(sys._MEIPASS, 'icon.ico') else: icon_path = 'icon.ico' if os.path.exists(icon_path): MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path)) self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow) self.centralwidget.setObjectName("centralwidget") # 主布局 self.main_layout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget) self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) self.main_layout.setSpacing(15) # 左侧布局 (图像显示) self.left_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.left_layout.setSpacing(15) # 原始图像组 self.original_group = QtWidgets.QGroupBox("原始图像") self.original_group.setMinimumHeight(400) self.original_img_label = QtWidgets.QLabel() self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.original_img_label.setText("等待加载图像...") self.original_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") original_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() original_layout.addWidget(self.original_img_label) self.original_group.setLayout(original_layout) self.left_layout.addWidget(self.original_group) # 检测结果图像组 self.result_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果") self.result_group.setMinimumHeight(400) self.result_img_label = QtWidgets.QLabel() self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter) self.result_img_label.setText("检测结果将显示在这里") self.result_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;") result_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() result_layout.addWidget(self.result_img_label) self.result_group.setLayout(result_layout) self.left_layout.addWidget(self.result_group) self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch=3) # 右侧布局 (控制面板) self.right_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.right_layout.setSpacing(15) # 模型选择组 self.model_group = QtWidgets.QGroupBox("模型设置") self.model_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.model_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() # 模型选择 self.model_combo = QtWidgets.QComboBox() self.model_combo.addItems(["best.pt"]) self.model_combo.setCurrentIndex(0) # 加载模型按钮 self.load_model_btn = QtWidgets.QPushButton(" 加载模型") self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open")) self.load_model_btn.setStyleSheet( "QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; }" "QPushButton:hover { background-color: #45a049; }" ) self.model_layout.addWidget(self.model_combo) self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn) self.model_group.setLayout(self.model_layout) self.right_layout.addWidget(self.model_group) # 参数设置组 self.param_group = QtWidgets.QGroupBox("检测参数") self.param_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.param_layout = QtWidgets.QFormLayout() self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft) self.param_layout.setVerticalSpacing(15) # 置信度滑块 self.conf_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.conf_slider.setRange(1, 99) self.conf_slider.setValue(25) self.conf_value = QtWidgets.QLabel("0.25") self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.conf_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") # IoU滑块 self.iou_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal) self.iou_slider.setRange(1, 99) self.iou_slider.setValue(45) self.iou_value = QtWidgets.QLabel("0.45") self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter) self.iou_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;") self.param_layout.addRow("置信度阈值:", self.conf_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.conf_value) self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel("")) # 空行 self.param_layout.addRow("IoU阈值:", self.iou_slider) self.param_layout.addRow("当前值:", self.iou_value) self.param_group.setLayout(self.param_layout) self.right_layout.addWidget(self.param_group) # 功能按钮组 self.func_group = QtWidgets.QGroupBox("检测功能") self.func_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.func_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.func_layout.setSpacing(10) # 图片检测按钮 self.image_btn = QtWidgets.QPushButton(" 图片检测") self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic")) # 视频检测按钮 self.video_btn = QtWidgets.QPushButton(" 视频检测") self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("video-x-generic")) # 摄像头检测按钮 self.camera_btn = QtWidgets.QPushButton(" 摄像头检测") self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web")) # 停止检测按钮 self.stop_btn = QtWidgets.QPushButton(" 停止检测") self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("process-stop")) self.stop_btn.setEnabled(False) # 保存结果按钮 self.save_btn = QtWidgets.QPushButton(" 保存结果") self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-save")) self.save_btn.setEnabled(False) # 设置按钮样式 button_style = """ QPushButton { padding: 10px; background-color: #2196F3; color: white; border: none; border-radius: 4px; text-align: left; } QPushButton:hover { background-color: #0b7dda; } QPushButton:disabled { background-color: #cccccc; } """ for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn, self.stop_btn, self.save_btn]: btn.setStyleSheet(button_style) self.func_layout.addWidget(btn) self.func_group.setLayout(self.func_layout) self.right_layout.addWidget(self.func_group) # 检测结果表格组 self.table_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果详情") self.table_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }") self.table_layout = QtWidgets.QVBoxLayout() self.result_table = QtWidgets.QTableWidget() self.result_table.setColumnCount(4) self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["类别", "置信度", "左上坐标", "右下坐标"]) self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch) self.result_table.verticalHeader().setVisible(False) self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows) self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers) # 设置表格样式 self.result_table.setStyleSheet(""" QTableWidget { border: 1px solid #e0e0e0; alternate-background-color: #f5f5f5; } QHeaderView::section { background-color: #2196F3; color: white; padding: 5px; border: none; } QTableWidget::item { padding: 5px; } """) # 设置居中代理 delegate = CenteredDelegate(self.result_table) self.result_table.setItemDelegate(delegate) self.table_layout.addWidget(self.result_table) self.table_group.setLayout(self.table_layout) self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch=1) self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch=1) MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget) # 状态栏 self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow) self.statusbar.setStyleSheet("QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }") MainWindow.setStatusBar(self.statusbar) # 初始化变量 self.model = None self.cap = None self.timer = QTimer() self.is_camera_running = False self.current_image = None self.current_result = None self.video_writer = None self.output_path = "output" # 创建输出目录 if not os.path.exists(self.output_path): os.makedirs(self.output_path) # 连接信号槽 self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model) self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value) self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value) self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame) # 设置全局样式 self.set_style() def set_style(self): style = """ QMainWindow { background-color: #f5f5f5; } QGroupBox { border: 1px solid #e0e0e0; border-radius: 5px; margin-top: 10px; padding-top: 15px; } QGroupBox::title { subcontrol-origin: margin; left: 10px; padding: 0 3px; } QLabel { color: #333333; } QComboBox { padding: 5px; border: 1px solid #cccccc; border-radius: 3px; } QSlider::groove:horizontal { height: 6px; background: #e0e0e0; border-radius: 3px; } QSlider::handle:horizontal { width: 16px; height: 16px; margin: -5px 0; background: #2196F3; border-radius: 8px; } QSlider::sub-page:horizontal { background: #2196F3; border-radius: 3px; } """ self.centralwidget.setStyleSheet(style) def load_model(self): model_name = self.model_combo.currentText().split(" ")[0] try: self.model = YOLO(model_name) self.statusbar.showMessage(f"模型 {model_name} 加载成功", 3000) self.image_btn.setEnabled(True) self.video_btn.setEnabled(True) self.camera_btn.setEnabled(True) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}") def update_conf_value(self): conf = self.conf_slider.value() / 100 self.conf_value.setText(f"{conf:.2f}") def update_iou_value(self): iou = self.iou_slider.value() / 100 self.iou_value.setText(f"{iou:.2f}") def detect_image(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: # 读取图片 img = cv2.imread(file_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 显示原始图片 self.display_image(img, self.original_img_label) self.current_image = img.copy() # 检测图片 conf = self.conf_slider.value() / 100 iou = self.iou_slider.value() / 100 self.statusbar.showMessage("正在检测图片...") QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI results = self.model.predict(img, conf=conf, iou=iou) result_img = results[0].plot() # 显示检测结果 self.display_image(result_img, self.result_img_label) self.current_result = result_img.copy() # 更新结果表格 self.update_result_table(results[0]) self.save_btn.setEnabled(True) self.statusbar.showMessage(f"图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}", 3000) except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"图片检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("图片检测失败", 3000) def detect_video(self): if self.model is None: QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( None, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*)" ) if file_path: try: self.cap = cv2.VideoCapture(file_path) if not self.cap.isOpened(): raise Exception("无法打开视频文件") # 获取视频信息 fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 创建视频写入器 timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = os.path.join(self.output_path, f"output_{timestamp}.mp4") fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') self.video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height)) # 启用停止按钮，禁用其他按钮 self.stop_btn.setEnabled(True) self.save_btn.setEnabled(True) self.image_btn.setEnabled(False) self.video_btn.setEnabled(False) self.camera_btn.setEnabled(False) # 开始处理视频 self.timer.start(30) # 30ms间隔 self.statusbar.showMessage(f"正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...") except Exception as e: QMessageBox.critical(None, "错误", f"视频检测失败: {str(e)}") self.statusbar.showMessage("视频检测失败", 3000)