基于YOLOV11的道路坑洼分析系统

【包含内容】【一】项目提供完整源代码及详细注释【二】系统设计思路与实现说明【三】图形化界面与实时检测统计可视化功能

【技术栈】 ①：系统环境：Windows/MacOS/Linux多平台支持，推荐NVIDIA GPU加速 ②：开发环境：Python 3.8+，CUDA支持（可选但推荐） ③：技术栈：Ultralytics YOLOv11、PySide6、OpenCV、NumPy

【功能模块】 ①：图像检测模块：支持单张图片上传检测，自动标注坑洼位置及置信度 ②：视频检测模块：支持视频文件检测，实时标注并记录坑洼位置信息 ③：实时摄像头检测：连接摄像头进行实时坑洼检测，适用于车载系统 ④：数据统计分析：多维度统计检测结果，提供饼图、柱状图、趋势图可视化 ⑤：参数配置模块：支持调整置信度阈值，优化检测灵敏度与准确性

【系统特点】 ① 高效准确：基于先进的YOLOv11目标检测算法，检测速度快、准确性高 ② 多模式检测：支持图片、视频、实时摄像头三种输入模式，应用场景广泛 ③ 可视化统计：集成多种图表展示检测统计数据，直观了解坑洼分布情况 ④ 优雅界面：采用PySide6构建现代化GUI界面，操作流程简单直观

【核心技术】 ① 深度学习目标检测：使用YOLOv11模型，实现高效精准的坑洼识别 ② 多线程处理：采用QThread技术分离UI和检测线程，保障界面响应流畅 ③ 图形渲染与可视化：自定义绘图控件实现多种数据可视化展示 ④ 视频流实时处理：优化的OpenCV视频帧处理，支持实时检测与标注

【应用场景】 ① 道路养护管理：协助道路管理部门快速发现并记录需要修复的坑洼 ② 智能车载系统：安装在巡检车辆上进行实时道路状况监测 ③ 自动驾驶辅助：为自动驾驶系统提供前方路面状况信息，增强安全性 ④ 市政工程评估：评估道路质量，为城市基础设施维护提供数据支持

【拓展服务】 ① 部署+150：提供系统部署服务，包括环境配置、模型优化与系统调试 ② 如果有数据需要+100：提供针对特定道路环境的模型微调与优化服务