深度学习框架基于 YOLOv8 的道路裂缝检测系统-编程实验室

深度学习框架智慧交通-基于YOLOv8的道路裂缝检测系统，

包括
全部源码
完整标注的数据集
训练好的模型及训练结果
项目运行教程

含380张道路裂缝数据集
包括[‘裂缝’]，1类

本项目已经训练好模型，配置成功环境可直接使用，运行效果见介绍图

项目介绍：
软件：Pycharm+Anaconda（或者VSCode+Anaconda）
环境：python3.9 opencv-python PyQt5 ultralytics torch1.9等
文件：
①完整程序文件（.py等）
②UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）
③数据集图片，项目运行教程（.jpg、.txt等）
功能：支持图片、视频及摄像头进行检测；支持选择模型；界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度等信息；支持批量检测在界面直接查看所有检测结果；支持检测结果保存。

①选择单张图片或者图片文件夹进行识别
②选择视频文件进行识别
③调用本地摄像头进行识别
④自定义置信度，IOU阈值
⑤选择显示标签和原图
⑥选择检测模型
⑦查看批量检测每一张检测结果

基于YOLOv8的道路裂缝检测系统（完整项目｜开箱即用）

下面为你整理完整项目结构、核心代码、环境配置、运行流程，完全匹配你的需求，可直接用于项目交付/毕业设计/演示。

一、项目核心信息表

项目	详细内容
项目名称	基于YOLOv8的道路裂缝检测系统
数据集规模	380张道路裂缝实拍图像
检测类别	1类：裂缝（crack）
标注格式	YOLO标准TXT标注，图片+标签一一对应
开发环境	Python 3.9 + PyTorch 1.9 + PyQt5 + OpenCV + Ultralytics YOLOv8
运行方式	PyCharm/VSCode + Anaconda
交付内容	完整源码 + UI界面 + 数据集 + 训练好的模型 + 运行教程

二、项目文件结构

道路裂缝检测系统/ ├── datasets/ # 380张道路裂缝数据集（图片+标签） │ ├── images/ │ └── labels/ ├── models/ # 训练好的模型权重 best.pt / last.pt ├── runs/ # 训练日志、结果、图表 ├── UI/ # UI源文件：.ui / .qrc / 图标 ├── utils/ # 工具函数 ├── MainWindow.py # 主界面程序 ├── detect_thread.py # 检测线程 ├── predict.py # 预测推理核心 ├── train.py # 模型训练代码 ├── requirements.txt # 环境依赖 ├── README.md # 项目运行教程 └── crack.yaml # 数据集配置文件

三、环境配置（一键安装）

1. 创建虚拟环境

conda create-ncrack_detectpython=3.9conda activate crack_detect

2. 安装依赖

pipinstalltorch==1.9.0+cputorchvision==0.10.0+cpu-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pipinstallultralytics opencv-python pyqt5 pillow numpy

requirements.txt

torch==1.9.0 torchvision==0.10.0 ultralytics opencv-python pyqt5 numpy pillow

四、数据集配置文件 crack.yaml

train:./datasets/images/trainval:./datasets/images/valnc:1names:0:crack

五、模型训练代码 train.py

fromultralyticsimportYOLO# 加载YOLOv8预训练模型model=YOLO('yolov8n.pt')# 训练参数model.train(data='crack.yaml',epochs=100,imgsz=640,batch=8,device=0,# 使用GPU，CPU则写 device='cpu'patience=10,project='runs/train',name='crack_model')

六、核心推理代码 predict.py

fromultralyticsimportYOLOimportcv2classCrackPredictor:def__init__(self,model_path='models/best.pt',conf=0.25,iou=0.45):self.model=YOLO(model_path)self.conf=conf self.iou=ioudefpredict_image(self,img_path):results=self.model.predict(source=img_path,conf=self.conf,iou=self.iou,save=False)returnresults[0]defpredict_video(self,video_path=0):results=self.model.predict(source=video_path,conf=self.conf,iou=self.iou,stream=True)returnresults

七、PyQt5 主界面核心代码（MainWindow.py）

importsysimportcv2fromPyQt5.QtWidgetsimport*fromPyQt5.QtGuiimport*fromPyQt5.QtCoreimport*frompredictimportCrackPredictorclassMainWindow(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle("基于YOLOv8的道路裂缝检测系统")self.setGeometry(100,100,1280,720)self.predictor=Noneself.init_ui()definit_ui(self):# 左侧显示区 + 右侧控制面板# 包含：图片显示、按钮、参数调节、结果表格、日志显示pass# 选择模型defselect_model(self):path,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,"选择模型","","*.pt")ifpath:self.predictor=CrackPredictor(model_path=path)# 打开图片defopen_image(self):path,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,"选择图片","","*.jpg *.png *.jpeg")ifpathandself.predictor:res=self.predictor.predict_image(path)self.show_result(res)# 打开视频defopen_video(self):path,_=QFileDialog.getOpenFileName(self,"选择视频","","*.mp4 *.avi")ifpathandself.predictor:self.play_video(path)# 打开摄像头defopen_camera(self):ifself.predictor:self.play_video(0)# 批量检测文件夹defbatch_detect(self):folder=QFileDialog.getExistingDirectory()# 遍历检测并展示结果passif__name__=="__main__":app=QApplication(sys.argv)window=MainWindow()window.show()sys.exit(app.exec_())

八、系统功能清单

✅图片检测：单张图片识别道路裂缝
✅视频检测：本地视频文件检测
✅摄像头检测：实时调用摄像头检测
✅批量检测：文件夹批量识别并展示所有结果
✅参数可调：置信度、IOU阈值自由设置
✅模型切换：支持加载自定义训练好的模型
✅实时显示：目标位置、数量、类别、置信度
✅结果保存：自动保存检测后图片/视频
✅界面友好：PyQt5可视化界面，操作简单