在哪可以接企业网站建设的活,小企业网站建设服务,企业黄页顺企网,h5页面制作多少钱《博主简介》 小伙伴们好#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】#xff0c;共同学习交流~ #x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注#xff01; 《------往期经典推…《博主简介》 小伙伴们好我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】共同学习交流~ 感谢小伙伴们点赞、关注 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】 二、机器学习实战专栏【链接】已更新31期欢迎关注持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~ 《------正文------》 基本功能演示 摘要路面坑洞检测与分割系统在保障交通安全、降低道路维修成本以及延长道路使用寿命方面起着至关重要的作用。本文基于YOLOv8深度学习框架通过780张图片训练了一个进行路面坑洞的目标分割模型。并基于此模型开发了一款带UI界面的路面坑洞检测与分割系统可用于实时场景中的路面坑洞检测与分割而且可以计算坑洞分割面积占比,这可以帮助维护人员制定针对性的维修方案优化维修工作的及时性和有效性降低公路维护的总体成本。该系统是基于python与PyQT5开发的支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行目标检测分割并保存分割结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程给感兴趣的小伙伴参考学习完整的代码资源文件获取方式见文末。 文章目录 基本功能演示前言一、软件核心功能介绍及效果演示软件主要功能界面参数设置说明1图片检测演示2视频检测演示3摄像头检测演示4检测结果保存 二、目标分割模型的训练、评估与推理1.YOLOv8的基本原理2. 数据集准备与训练3. 训练结果评估4. 模型推理 【获取方式】结束语 点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取 前言 路面坑洞检测与分割系统在保障交通安全、降低道路维修成本以及延长道路使用寿命方面起着至关重要的作用。路面坑洞是公路维护中的一大难题不仅影响驾驶舒适性还可能会对车辆造成损害甚至引发交通事故。通过实时对路面坑洞进行检测并计算其面积占比YOLOv8算法编写的系统能够迅速提供准确的坑洞数据帮助维护人员制定针对性的维修方案优化维修工作的及时性和有效性降低公路维护的总体成本。 路面坑洞检测与分割系统的应用场景包括 城市路况监控实时监测城市主要通道的路面状况快速响应进行修补。 公路与高速公路维护对长途交通路线的路面进行定期检查保障道路安全。 交通管理部门的决策支持为交通规划和道路修复工作提供数据支持。 自动驾驶系统辅助实时提供路面坑洞信息辅助无人驾驶车辆安全导航。 构建道路健康档案长期监控道路状况为道路管理提供历史数据帮助预测未来的维护需求。 道路状况评估评估新修建或经过维修的路面恢复情况和质量。 总结来说路面坑洞检测与分割系统的部署对于现代交通基础设施的管理至关重要。它不仅能实现快速、精准地识别路面问题还能为及时维修提供重要信息大幅提高道路维护的效率和安全性。随着人工智能技术的进步该系统将进一步促进智能交通系统的发展最终改善人们的出行体验和保障道路交通安全。 博主通过搜集路面坑洞的相关数据图片根据YOLOv8的目标分割技术基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的路面坑洞检测与分割系统可支持图片、视频以及摄像头检测同时可以将图片、视频以及摄像头的检测结果进行保存。本文详细的介绍了此系统的核心功能以及所使用到的技术原理与制作流程。 软件初始界面如下图所示 检测结果界面如下 检测结果说明 一、软件核心功能介绍及效果演示 软件主要功能 1. 可进行路面坑洞检测与分割 2. 可实时计算总分割面积占比以及单个目标的分割面积占比 3. 支持图片、图片批量、视频及摄像头进行检测分割 4. 界面可实时显示目标位置、分割结果、分割面积占比、置信度、用时等信息; 5. 结果保存支持图片、视频及摄像头的分割结果保存 界面参数设置说明 置信度阈值也就是目标检测时的conf参数只有检测出的目标置信度大于该值结果才会显示交并比阈值也就是目标检测时的iou参数只有目标检测框的交并比大于该值结果才会显示窗口1:显示分割结果表示是否在检测图片中显示分割结果默认勾选窗口1:显示检测框与标签表示是否在检测图片中显示检测框与标签默认勾选窗口2:显示Mask或者显示原始分割图片表示在窗口2中显示分割的Mask或者原始图片分割内容 IoU全称为Intersection over Union表示交并比。在目标检测中它用于衡量模型生成的候选框与原标记框之间的重叠程度。IoU值越大表示两个框之间的相似性越高。通常当IoU值大于0.5时认为可以检测到目标物体。这个指标常用于评估模型在特定数据集上的检测准确度。 显示Mask或者显示原始分割图片选项的功能效果如下 1图片检测演示 1.点击打开图片按钮选择需要检测的图片或者点击打开文件夹按钮选择需要批量检测图片所在的文件夹操作演示如下 2.点击目标下拉框后可以选定指定目标的结果信息进行显示。 3. 点击保存按钮会对图片检测结果进行保存存储路径为save_data目录下。 4.点击表格中的指定行界面会显示该行表格所写的信息内容。 注右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置,可用下拉框进行信息切换。所有检测结果均在表格中显示。 单个图片检测操作如下 批量图片检测操作如下 点击保存按钮会对图片的检测结果进行保存共会保存3种类型结果分别是检测分割结果标识图片、分割的Mask图片以及原图分割后的图片。存储在save_data目录下保存结果如下 2视频检测演示 1.点击打开视频图标打开选择需要检测的视频就会自动显示检测结果。再次点击该按钮会关闭视频。 2.点击保存按钮会对视频检测结果进行保存同样会保存3种类型结果分别是检测分割结果标识视频、分割Mask视频以及原视频分割后的视频存储路径为save_data目录下。 视频检测演示 视频保存演示 视频检测保存结果如下 3摄像头检测演示 1.点击打开摄像头按钮可以打开摄像头可以实时进行检测再次点击该按钮可关闭摄像头 2.点击保存按钮可以进行摄像头实时图像的检测结果保存。 摄像头检测演示 摄像头保存演示 摄像头检测保存结果如下 4检测结果保存 点击保存按钮后会将当前选择的图片【含批量图片】、视频或者摄像头的分割结果进行保存。结果会存储在save_data目录下保存内容如下 二、目标分割模型的训练、评估与推理 1.YOLOv8的基本原理 YOLOv8是一种前沿的目标检测技术它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功进一步提升了性能和灵活性在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前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。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。 YOLO各版本性能对比 其主要网络结构如下 2. 数据集准备与训练 通过网络上搜集关于路面坑洞相关图片并使用Labelimg标注工具对每张图片中的分割结果及类别进行标注。一共包含780张图片其中训练集包含720张图片验证集包含60张图片部分图像及标注如下图所示。 数据集的具体分布如下所示 图片数据的存放格式如下在项目目录中新建datasets目录同时将检测的图片分为训练集、验证集、测试集放入Data目录下。 同时我们需要新建一个data.yaml文件用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时会读取该文件的信息用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下 train: E:\MyCVProgram\3SegProgram\PotholeSeg\datasets\Data\train val: E:\MyCVProgram\3SegProgram\PotholeSeg\datasets\Data\validnc: 1 names: [Pothole]注train与val后面表示需要训练图片的路径建议直接写自己文件的绝对路径。 数据准备完成后通过调用train.py文件进行模型训练epochs参数用于调整训练的轮数batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整最小为1】代码如下 #coding:utf-8 from ultralytics import YOLO import matplotlib matplotlib.use(TkAgg)if __name__ __main__:# 训练模型配置文件路径yolo_yaml_path ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-seg.yaml# 数据集配置文件路径data_yaml_path datasets/Data/data.yaml# 官方预训练模型路径pre_model_path yolov8n-seg.pt# 加载预训练模型model YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path)# 模型训练model.train(datadata_yaml_path, epochs150, batch4)3. 训练结果评估 在深度学习中我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)、动态特征损失dfl_loss以及分割损失seg_loss在训练结束后可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件如下所示 各损失函数作用说明 定位损失box_loss预测框与标定框之间的误差GIoU越小定位得越准 分类损失cls_loss计算锚框与对应的标定分类是否正确越小分类得越准 动态特征损失dfl_lossDFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时目标框需要缩放到特征图尺度即除以相应的stride并与预测的边界框计算Ciou Loss同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置提高目标检测的准确性。 分割损失seg_loss预测的分割结果与标定分割之前的误差越小分割的越准确 本文训练结果如下 我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积m表示平均后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP.5表示阈值大于0.5的平均mAP。 定位结果的PR曲线如下 分割结果的PR曲线如下 从上面图片曲线结果可以看到定位的平均精度为0.752分割的平均精度为0.759结果还是很不错的。 4. 模型推理 模型训练完成后我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。 图片检测代码如下 #coding:utf-8 from ultralytics import YOLO import cv2# 所需加载的模型目录 path models/best.pt # 需要检测的图片地址 img_path TestFiles/pic-1-_jpg.rf.49882cdb272111f43a6656b1494a4918.jpg# 加载预训练模型 # conf 0.25 object confidence threshold for detection # iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS model YOLO(path, tasksegment) # model YOLO(path, tasksegment,conf0.5)# 检测图片 results model(img_path)res results[0].plot()# res cv2.resize(res,dsizeNone,fx0.5,fy0.5,interpolationcv2.INTER_LINEAR) cv2.imshow(YOLOv8 Detection, res) cv2.waitKey(0)执行上述代码后会将执行的结果直接标注在图片上结果如下 以上便是关于此款路面坑洞检测与分割系统的原理与代码介绍。基于此模型博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统即文中第二部分的演示内容能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测同时支持检测结果的保存。 关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件均已打包上传感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。 【获取方式】 关注下方名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】发送【源码】即可获取下载方式 本文涉及到的完整全部程序文件包括环境配置文档说明、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文末 注意该代码基于Python3.9开发运行界面的主程序为MainProgram.py其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。 关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】发送【源码】即可获取下载方式 结束语 以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测与分割系统的全部内容由于博主能力有限难免有疏漏之处希望小伙伴能批评指正。 关于本篇文章大家有任何建议或意见欢迎在评论区留言交流 觉得不错的小伙伴感谢点赞、关注加收藏哦