深度学习毕业设计选题推荐：基于卷积神经网络的无人机影像建筑裂缝裂纹检测分类与分割系统（LeNet-5 二分类模型、GCN-Res50分割模型）

🔥作者：雨晨源码🔥

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文章目录

[1、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -前言介绍](#1、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -前言介绍)
- 1.1背景
- 1.2课题功能、技术
- [1.3 意义](#1.3 意义)
[2、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -研究内容](#2、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -研究内容)
[3、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -开发技术与环境](#3、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -开发技术与环境)
[4、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -功能介绍](#4、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -功能介绍)
[5、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -论文参考](#5、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -论文参考)
6、裂缝裂纹检测分类与分割系统
- 6.1演示视频
- 6.2演示图片
7、代码展示
8、结语（文末获取源码）

本次文章主要是介绍基于卷积神经网络的无人机影像建筑裂缝裂纹检测分类与分割系统

1、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -前言介绍

1.1背景

随着城市基础设施建设规模不断扩大，道路、桥梁、隧道、建筑外墙等结构表面容易出现不同程度的裂缝。裂缝虽然属于常见病害，但若不能及时发现、准确分类并持续跟踪，可能进一步引发渗水、钢筋锈蚀、结构承载力下降等安全问题。传统裂缝检测主要依赖人工巡检，存在检测效率低、主观性强、劳动成本高以及难以对检测结果进行统一管理等不足。现有部分智能检测工具通常只能完成裂缝分类或简单识别，难以同时提供裂缝位置、分割掩码、尺寸信息和损伤等级，且对图片、视频和摄像头等多种检测场景支持不足。因此，有必要开发一个融合裂缝分类、像素级分割、结果管理和可视化分析的智能检测系统，为裂缝病害的快速识别和后续维护提供技术支持。

1.2课题功能、技术

本课题设计并实现了一套基于LeNet-5与GCN-Res50的裂缝分类与分割检测系统。系统采用B/S架构，后端使用Python、Django和Django REST Framework实现业务接口，前端使用Vue 3、Vite、Element Plus、Pinia和Axios构建交互界面，MySQL负责用户、检测记录、模型信息、客服会话和系统日志等数据存储。普通用户可以完成注册登录、单张图片检测、批量图片检测、视频逐帧检测和摄像头实时检测，并查看裂缝类别、置信度、分割掩码、裂缝尺寸和损伤等级，同时支持历史记录查询、删除、CSV导出、个人资料维护、密码修改和在线客服。管理员可以查看数据看板和趋势统计，并对检测记录、用户、模型、日志及客服会话进行统一管理。模型训练阶段采用PyTorch，部署阶段通过ONNX Runtime完成推理，结合Pillow和NumPy进行图像预处理与结果分析。

1.3 意义

系统能够提高裂缝检测的自动化和规范化水平，减少人工巡检成本，增强检测结果的可视化与可追溯性。通过统一管理检测记录和模型数据，可为基础设施安全评估、病害跟踪和后续维修决策提供辅助依据。

2、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -研究内容

1、数据采集与清洗面向道路、桥梁、建筑等场景采集不同光照、角度、距离和裂缝形态的图像，完成裂缝分类标注与像素级掩码标注。删除模糊、重复、过曝样本，统一图像尺寸并进行归一化处理，结合数据增强划分训练集、验证集和测试集，保证数据质量与类别均衡。

2、系统设计与开发采用前后端分离的B/S架构，后端使用Django和DRF实现用户认证、模型推理、记录管理和管理员接口，前端使用Vue 3、Element Plus和Axios完成页面交互，MySQL存储业务数据，并通过Pinia统一管理登录状态、检测结果和用户信息。

3、模型设计与训练使用LeNet-5构建裂缝与非裂缝二分类模型，使用GCN-Res50实现裂缝像素级分割。基于PyTorch完成数据加载、损失计算、模型训练和指标评估，结合准确率、召回率、交并比等指标验证模型效果，训练完成后导出ONNX模型用于部署推理。

4、测试与优化围绕用户登录、图片检测、视频检测、实时摄像头、历史查询和管理员功能开展单元测试与集成测试。重点检查模型输入输出、异常文件处理、接口响应和权限控制，并通过批量处理、图像预处理优化、模型量化和缓存机制提升系统运行效率与稳定性。

3、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -开发技术与环境

开发语言：Python
后端框架：Django
前端：Vue3
数据库：MySQL
算法：LeNet-5 裂缝二分类模型、GCN-Res50 裂缝像素分割模型
开发工具：Pycharm

4、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -功能介绍

（创新点亮点：LeNet-5 裂缝二分类模型、GCN-Res50 裂缝像素分割模型、大屏可视化）

系统角色：用户、管理员系统功能概述：

1）普通用户：支持注册登录、单张/批量图片检测、视频逐帧检测和摄像头实时检测；可查看裂缝类别、置信度、分割掩码及裂缝尺寸、损伤等级；支持检测历史查询、删除、CSV 导出，以及个人资料、密码和在线客服管理。

2）系统管理员：支持管理员登录，查看检测数据看板和趋势统计；管理检测记录、用户、模型、系统日志及客服会话。

5、裂缝裂纹检测分类与分割系统 -论文参考

6、裂缝裂纹检测分类与分割系统

6.1演示视频

演示视频连接

6.2演示图片

一、用户端页面

☀️分类检测☀️

☀️批量图像检测☀️

☀️视频检测☀️

☀️分割智能分析☀️

二、管理员端页面

☀️可视化分析☀️

三：模型训练结果图

7、代码展示

1.裂缝分类与分割检测功能【代码如下（示例）：】

bash 复制代码

import io
import numpy as np
import onnxruntime as ort
from PIL import Image
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.permissions import IsAuthenticated
from .models import DetectionRecord
CLS = ort.InferenceSession("models/lenet5.onnx")
SEG = ort.InferenceSession("models/gcn_res50.onnx")
CNAME = CLS.get_inputs()[0].name
SNAME = SEG.get_inputs()[0].name
def cls_input(raw):
    image = Image.open(io.BytesIO(raw)).convert("L").resize((32, 32))
    array = np.asarray(image, dtype=np.float32) / 255.0
    return array[None, None, ...]
def seg_input(raw):
    image = Image.open(io.BytesIO(raw)).convert("RGB").resize((256, 256))
    array = np.asarray(image, dtype=np.float32) / 255.0
    return np.transpose(array[None, ...], (0, 3, 1, 2))
class DetectView(APIView):
    permission_classes = [IsAuthenticated]
    def post(self, request):
        file = request.FILES.get("image")
        if file is None:
            return Response({"detail": "请上传图片"}, status=400)
        raw = file.read()
        logits = CLS.run(None, {CNAME: cls_input(raw)})[0].squeeze()
        probs = np.exp(logits) / np.exp(logits).sum()
        category = "裂缝" if int(np.argmax(probs)) == 1 else "无裂缝"
        confidence = float(np.max(probs))
        mask = (SEG.run(None, {SNAME: seg_input(raw)})[0].squeeze() > 0.5).astype(np.uint8)
        pixels = int(mask.sum())
        DetectionRecord.objects.create(user=request.user, filename=file.name, category=category, confidence=confidence, crack_pixels=pixels)
        return Response({"category": category, "confidence": confidence, "mask": mask.tolist(), "crack_pixels": pixels})

2.检测结果展示功能【代码如下（示例）：】

bash 复制代码

<template>
  <el-upload :auto-upload="false" :show-file-list="true" :on-change="choose" accept="image/*">
    <el-button type="primary">选择图片</el-button>
  </el-upload>
  <el-button :loading="loading" @click="detect">开始检测</el-button>
  <el-descriptions v-if="result" :column="2" border>
    <el-descriptions-item label="类别">{{ result.category }}</el-descriptions-item>
    <el-descriptions-item label="置信度">{{ (result.confidence * 100).toFixed(2) }}%</el-descriptions-item>
    <el-descriptions-item label="裂缝像素">{{ result.crack_pixels }}</el-descriptions-item>
  </el-descriptions>
  <pre v-if="result">{{ JSON.stringify(result.mask) }}</pre>
</template>

<script setup lang="ts">
import { ref } from 'vue'
import axios from 'axios'
import type { UploadFile } from 'element-plus'

const file = ref<File>()
const result = ref<any>()
const loading = ref(false)

function choose(item: UploadFile) {
  file.value = item.raw
}

async function detect() {
  if (!file.value) return
  const form = new FormData()
  form.append('image', file.value)
  loading.value = true
  try {
    const { data } = await axios.post('/api/detect/', form, {
      headers: {
        'Content-Type': 'multipart/form-data'
      }
    })
    result.value = data
  } finally {
    loading.value = false
  }
}
</script>

8、结语（文末获取源码）

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