1.系统设计

1.1 技术栈

• 编程语言：Python。

• 深度学习框架：YOLOv8。

• 界面开发：使用PyQt5或PySide6，这些框架能够快速开发出简洁美观的图形用户界面。

• 数据处理：使用OpenCV进行图像预处理和结果可视化。

• 数据存储：可选使用MySQL等数据库存储检测结果。

1.2 系统功能

• 图像检测：支持用户上传图片进行实时检测，标注坑洞位置并显示置信度。

• 视频检测：支持视频文件输入，实时检测视频中的坑洞。

• 参数调整：允许用户调整置信度阈值。

2.界面设计

2.1 界面布局

• 主界面：简洁明了，包含“视频检测”等按钮。

• 检测结果展示：实时显示检测结果，包括坑洞位置、置信度、检测用时等信息。

• 参数设置：提供置信度阈值。

• 结果保存：提供保存按钮，支持保存检测结果。

2.2 界面风格

• 清新风格：使用淡色调和简洁图标，减少视觉疲劳。

• 交互友好：按钮和提示信息清晰易懂，操作流程简单。

3.模型训练

• 数据集：收集大量路面图像，标注坑洞区域。

• 数据增强：通过旋转、裁剪、翻转等操作扩充数据集。

• 模型训练：使用YOLOv11进行训练，调整超参数以提高检测精度。

4.系统运行

• 运行环境：推荐使用Python 3.9，安装必要的依赖库，如PyQt5、OpenCV、YOLOv11等。

• 启动方式：运行主程序文件（如`main.py）。

5.示例项目

• 项目文件：包含Python代码、UI界面源文件、训练好的YOLOv8模型和数据集。

• 运行效果：检测结果实时显示，界面清新，操作流畅。

6.优势

• 高效率：YOLOv11检测速度快，适合实时检测。

• 高精度：通过数据增强和模型优化，检测精度高。

• 易用性：界面简洁，操作简单，适合非专业用户。

如果需要完整的代码和项目资源，可以联系博主VX