基于深度学习的路面裂缝检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

视频演示

基于深度学习的路面裂缝检测系统

视频演示

[1. 前言](#1. 前言)

[2. 项目演示](#2. 项目演示)

[2.1 用户登录界面](#2.1 用户登录界面)

[2.2 新用户注册](#2.2 新用户注册)

[2.3 主界面布局](#2.3 主界面布局)

[2.4 个人信息管理](#2.4 个人信息管理)

[2.5 多模态检测展示](#2.5 多模态检测展示)

[2.6 检测结果保存](#2.6 检测结果保存)

[2.7 多模型切换](#2.7 多模型切换)

3.模型训练核心代码

[4. 技术栈](#4. 技术栈)

[5. YOLO模型对比与识别效果解析](#5. YOLO模型对比与识别效果解析)

[5.1 YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比](#5.1 YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比)

[5.2 数据集分析](#5.2 数据集分析)

[5.3 训练结果](#5.3 训练结果)

[6. 源码获取方式](#6. 源码获取方式)

1. 前言

大家好，欢迎来到 Coding茶水间。

近年来，随着公路里程不断增长和城市基础设施规模持续扩大，路面养护与安全管理的重要性日益凸显。裂缝作为最常见的路面病害之一，若不能及时发现与修复，不仅会加速道路损坏，还可能引发交通安全隐患。然而在现实中，传统的路面巡检多依赖人工目测或简单仪器测量，效率低、主观性强，且难以应对大范围路网的高频检测需求；即便引入图像处理技术，也常因裂缝形态多变、背景复杂、光照不均等问题，导致检测精度与实时性难以兼得。此外，现有不少检测工具功能单一，仅支持静态图片分析，缺少视频流、实时摄像头、批量处理和结果可视化等一体化能力，限制了在实际工程中的应用推广。

针对这一现状，我们团队基于 YOLO 系列目标检测算法 ，研发了一套 路面裂缝检测系统，能够快速判断路面是否存在裂缝，并以直观的可视化方式标注位置与置信度。系统提供图形化操作界面，支持单张图片、视频文件、文件夹批量图片及实时摄像头检测，可在同一平台完成模型切换、置信度与交并比调节、检测耗时与目标统计查看、类别过滤、检测结果导出与语音播报等功能。同时，我们还配套实现了用户登录管理、脚本化调用以及模型训练流程，方便开发者根据不同场景定制与优化模型。

今天，我们将带大家全面认识这套系统的界面布局、核心功能与实际演示效果，看看它如何在多种场景下高效、稳定地完成路面裂缝的检测与分析任务。

2. 项目演示

2.1 用户登录界面

登录界面布局简洁清晰，左侧展示系统主题，用户需输入用户名、密码及验证码完成身份验证后登录系统。

2.2 新用户注册

注册时可自定义用户名与密码，支持上传个人头像；如未上传，系统将自动使用默认头像完成账号创建。

2.3 主界面布局

主界面采用三栏结构，左侧为功能操作区，中间用于展示检测画面，右侧呈现目标详细信息，布局合理，交互流畅。

2.4 个人信息管理

用户可在此模块中修改密码或更换头像，个人信息支持随时更新与保存。

2.5 多模态检测展示

系统支持图片、视频及摄像头实时画面的目标检测。识别结果将在画面中标注显示，并且带有语音播报提醒，并在下方列表中逐项列出。点击具体目标可查看其类别、置信度及位置坐标等详细信息。

2.6 检测结果保存

可以将检测后的图片、视频进行保存，生成新的图片和视频，新生成的图片和视频中会带有检测结果的标注信息，并且还可以将所有检测结果的数据信息保存到excel中进行，方便查看检测结果。

2.7 多模型切换

系统内置多种已训练模型，用户可根据实际需求灵活切换，以适应不同检测场景或对比识别效果。

3.模型训练核心代码

本脚本是YOLO模型批量训练工具，可自动修正数据集路径为绝对路径，从pretrained文件夹加载预训练模型，按设定参数（100轮/640尺寸/批次8）一键批量训练YOLOv5nu/v8n/v11n/v12n模型。

python 复制代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
该脚本用于执行YOLO模型的训练。

它会自动处理以下任务：
1. 动态修改数据集配置文件 (data.yaml)，将相对路径更新为绝对路径，以确保训练时能正确找到数据。
2. 从 'pretrained' 文件夹加载指定的预训练模型。
3. 使用预设的参数（如epochs, imgsz, batch）启动训练过程。

要开始训练，只需直接运行此脚本。
"""
import os
import yaml
from pathlib import Path
from ultralytics import YOLO

def main():
    """
    主训练函数。
    
    该函数负责执行YOLO模型的训练流程，包括：
    1. 配置预训练模型。
    2. 动态修改数据集的YAML配置文件，确保路径为绝对路径。
    3. 加载预训练模型。
    4. 使用指定参数开始训练。
    """
    # --- 1. 配置模型和路径 ---
    
    # 要训练的模型列表
    models_to_train = [
        {'name': 'yolov5nu.pt', 'train_name': 'train_yolov5nu'},
        {'name': 'yolov8n.pt', 'train_name': 'train_yolov8n'},
        {'name': 'yolo11n.pt', 'train_name': 'train_yolo11n'},
        {'name': 'yolo12n.pt', 'train_name': 'train_yolo12n'}
    ]
    
    # 获取当前工作目录的绝对路径，以避免相对路径带来的问题
    current_dir = os.path.abspath(os.getcwd())
    
    # --- 2. 动态配置数据集YAML文件 ---
    
    # 构建数据集yaml文件的绝对路径
    data_yaml_path = os.path.join(current_dir, 'train_data', 'data.yaml')
    
    # 读取原始yaml文件内容
    with open(data_yaml_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data_config = yaml.safe_load(f)
    
    # 将yaml文件中的 'path' 字段修改为数据集目录的绝对路径
    # 这是为了确保ultralytics库能正确定位到训练、验证和测试集
    data_config['path'] = os.path.join(current_dir, 'train_data')
    
    # 将修改后的配置写回yaml文件
    with open(data_yaml_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
        yaml.dump(data_config, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
    
    # --- 3. 循环训练每个模型 ---
    
    for model_info in models_to_train:
        model_name = model_info['name']
        train_name = model_info['train_name']
        
        print(f"\n{'='*60}")
        print(f"开始训练模型: {model_name}")
        print(f"训练名称: {train_name}")
        print(f"{'='*60}")
        
        # 构建预训练模型的完整路径
        pretrained_model_path = os.path.join(current_dir, 'pretrained', model_name)
        if not os.path.exists(pretrained_model_path):
            print(f"警告: 预训练模型文件不存在: {pretrained_model_path}")
            print(f"跳过模型 {model_name} 的训练")
            continue
        
        try:
            # 加载指定的预训练模型
            model = YOLO(pretrained_model_path)
            
            # --- 4. 开始训练 ---
            
            print(f"开始训练 {model_name}...")
            # 调用train方法开始训练
            model.train(
                data=data_yaml_path,  # 数据集配置文件
                epochs=100,           # 训练轮次
                imgsz=640,            # 输入图像尺寸
                batch=8,             # 每批次的图像数量
                name=train_name,      # 模型名称
            )
            
            print(f"{model_name} 训练完成！")
            
        except Exception as e:
            print(f"训练 {model_name} 时出现错误: {str(e)}")
            print(f"跳过模型 {model_name}，继续训练下一个模型")
            continue
    
    print(f"\n{'='*60}")
    print("所有模型训练完成！")
    print(f"{'='*60}")

if __name__ == "__main__":
    # 当该脚本被直接执行时，调用main函数
    main()

4. 技术栈

语言：Python 3.10
前端界面：PyQt5
数据库：SQLite（存储用户信息）
模型：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12

5. YOLO模型对比与识别效果解析

5.1 YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比

基于Ultralytics官方COCO数据集训练结果：

模型	尺寸(像素)	mAPval 50-95	速度(CPU ONNX/毫秒)	参数(M)	FLOPs(B)
YOLO12n	640	40.6	-	2.6	6.5
YOLO11n	640	39.5	56.1 ± 0.8	2.6	6.5
YOLOv8n	640	37.3	80.4	3.2	8.7
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	2.6	7.7

关键结论：

精度最高：YOLO12n（mAP 40.6%），显著领先其他模型（较YOLOv5nu高约6.3个百分点）；
速度最优：YOLO11n（CPU推理56.1ms），比YOLOv8n快42%，适合实时轻量部署；
效率均衡：YOLO12n/YOLO11n/YOLOv8n/YOLOv5nu参数量均为2.6M，FLOPs较低（YOLO12n/11n仅6.5B）；YOLOv8n参数量（3.2M）与计算量（8.7B）最高，但精度优势不明显。

综合推荐：

追求高精度：优先选YOLO12n（精度与效率兼顾）；
需高速低耗：选YOLO11n（速度最快且精度接近YOLO12n）；
YOLOv5nu/YOLOv8n因性能劣势，无特殊需求时不建议首选。

5.2 数据集分析

数据集中训练集和验证集一共3900张图片，数据集目标类别1种：裂缝，数据集配置代码如下：

XML 复制代码

path: crack-seg # dataset root dir
train: images/train # train images (relative to 'path') 3717 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 112 images
test: images/test # test images (relative to 'path') 200 images

# Classes
names:
  0: crack