基于YOLOv8的路面缺陷(路面裂缝、井盖、坑洼路面)识别项目【完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！】

基于YOLOv8的路面缺陷(路面裂缝、井盖、坑洼路面)识别项目【完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！】

基本功能演示

哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1iy75zhEgM/

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8的路面缺陷(路面裂缝、井盖、坑洼路面)检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的智能检测功能。你只需一条命令即可启动系统，轻松体验AI识别在智慧城市与道路安全中的应用场景。

项目亮点：

• ✅ 支持 YOLOv8 所有检测能力；
• ✅ 提供完整训练数据与标注格式；
• ✅ PyQt5 一键运行图形界面；
• ✅ 项目可本地运行，无需部署服务器；
• ✅ 模块化设计，方便二次开发。

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源码打包在文末。

前言

近年来，随着城市化进程不断加快，路面缺陷问题成为城市管理的重要挑战。传统的人工巡检方式效率低、成本高。采用计算机视觉技术对路面进行实时检测，不仅提高了检测效率，还能减少安全隐患。

在这一背景下，我们结合 Ultralytics 推出的 YOLOv8 强大检测模型，构建了一个支持多输入方式的图形界面应用系统，并提供完整训练流程，真正实现“开箱即用、轻松上手”。

一、软件核心功能介绍及效果演示

本系统基于 PyQt5 和 YOLOv8 构建，整体架构如下：

• 前端界面（PyQt5）：提供可视化的操作平台；
• 后端检测（YOLOv8）：加载模型并执行推理；
• 多模态输入：图片、视频、摄像头支持；
• 结果保存与展示：检测图像或视频实时渲染、支持导出；
• 模型可替换：支持用户替换为自定义训练模型。

主要功能概览：

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

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（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

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（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

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（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

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（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

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三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。

其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务
• 支持Anchor-Free检测
• 支持可扩展的Backbone和Neck结构
• 原生支持ONNX导出与部署

3.1 YOLOv8的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；
• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

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YOLOv8原理图如下：

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3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   └── val/
├── labels/
│   ├── train/
│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

nc:8

["Crack", "Manhole", "Net", "Pothole", "Patch-Crack", "Patch-Net", "Patch-Pothole", "other"]

裂缝,井盖,网状裂缝,坑洞,修补-裂缝,修补-网状裂缝,修补-坑洞,其他

val_batch1_labels

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；
• weights/best.pt：最佳模型权重；
• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：

image-20250529193227092

3.4检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel

# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)

# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)

# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name

# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

result_00088

四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

💾 Gitee项目地址：https://gitee.com/goodnsxxc/yolo-main

计算机视觉YOLO项目源码：ComputerVisionProject

也可至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1iy75zhEgM/

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包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目系统地集成了YOLOv8模型与PyQt5图形化界面，实现了对路面缺陷（如裂缝、井盖、坑洼）**的多输入方式智能识别，涵盖了从模型训练、评估到实际部署的完整流程。通过支持图片、文件夹、视频和摄像头的检测能力，本系统在**智慧城市建设与道路安全巡检中具备良好的实用价值。

项目亮点包括：

• 完善的图形用户界面，操作简洁；
• 基于YOLOv8的高精度、高性能检测模型；
• 完整开源的数据集与训练代码；
• 可本地运行，支持二次开发与部署扩展。

无论是科研学习、工程实战还是实际部署，该系统都能作为一个稳定、实用、开箱即用的AI应用示范，有助于推动道路检测智能化进程。