技术栈

道路缺陷

goomind
4 个月前
人工智能·深度学习·计算机视觉·pyqt5·道路缺陷·裂缝
深度学习实战道路裂缝缺陷识别本文采用YOLOv8作为核心算法框架,结合PyQt5构建用户界面,使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力,在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对道路裂缝数据集进行训练和优化,该数据集包含丰富的道路裂缝图像样本,为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术,模型能够自动提取道路裂缝的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观,便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了道路裂缝识别的自动化水平,还为医疗系统的构建提供了有力支持,具有重要的理论应用价值。
小楼先森
6 个月前
深度学习·yolo·车内视角·路面缺陷·道路缺陷
【数据集】车内视角拍摄道路路面缺陷数据集1075张3类标签YOLO+VOC格式数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件 JPEGImages文件夹中jpg图片总计:1075 Annotations文件夹中xml文件总计:1075 labels文件夹中txt文件总计:1075 标签种类数:3 标签名称:["Alligator Crack","Crack","Pothole"] 每个标签的框数: Alligator Crack 框数 = 254 Crack 框数 = 3293 Pothole 框数 = 223 总框数:3770 图片