基于YOLOv8的路面缝隙精准识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！
基本功能演示
哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1EojzziEKx/
项目摘要
本项目集成了 YOLOv8 路面缝隙检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的裂缝识别功能。你将获得：
- 路面裂缝专用数据集与模型训练代码；
- 一套完整可复现的 YOLOv8 模型训练流程；
- 一个基于 PyQt5 的图形用户界面（GUI）；
- 支持检测结果保存、显示与导出。
适合高校课题、项目实战、毕业设计与智能运维落地场景！
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前言
随着城市化进程不断加快，道路安全问题也日益引起关注。其中，路面裂缝的检测作为基础设施养护的关键一环，逐渐成为计算机视觉研究与工程实践中的热点。今天为大家介绍一个基于YOLOv8实现路面缝隙精准识别的项目，该项目不仅集成了图形化界面，还包含完整源码、数据集和训练流程，真正实现开箱即用！
一、软件核心功能介绍及效果演示
传统的裂缝检测多依赖人工巡检，不仅费时费力，而且准确性不稳定。深度学习，尤其是目标检测技术的发展，为这一任务带来了极大变革。
在众多目标检测算法中，YOLOv8 凭借其速度快、精度高、结构灵活的优势，被广泛应用于实际工业场景。我们结合 PyQt5 图形界面，让工程部署更加友好、可视化、易于交互，从而打造一个真正实用的自动裂缝检测系统。
项目核心由以下三大模块组成：
✅ 1. YOLOv8 裂缝识别模型
- 已完成数据预处理与标注；
- 使用 Ultralytics YOLOv8 框架进行模型训练；
- 支持导入 ONNX / pt 权重文件快速部署；
- 精度评估支持 Precision/Recall、mAP 等标准指标。
✅ 2. PyQt5 图形界面操作系统
- 多模式输入：单图、批量图像、视频、实时摄像头；
- 显示原图与检测结果；
- 支持检测结果保存（图像/视频）；
- 支持日志输出、进度提示与错误处理。
✅ 3. 模型训练与部署流程全流程文档
- 包含训练配置、超参数说明、模型导出脚本；
- 支持命令行训练与可视化训练过程；
- 提供基础数据集与模型 checkpoint 下载地址。
二、软件效果演示
为了更加直观地展示本系统的实际表现，我们设置了以下多个应用场景。用户可自由切换检测模式，通过简洁界面快速实现各种操作。
（1）单图片检测演示
点击主界面中的“选择图片”按钮，加载任意一张路面图像，系统将自动识别其中的裂缝并在界面中高亮显示。
✅ 适用于临时巡检与静态检测场景
（2）多文件夹图片检测演示
用户可一次性选择整个图像文件夹进行批量识别，检测结果自动保存到指定文件夹，检测进度自动更新。
✅ 适用于历史图像批处理分析
（3）视频检测演示
支持加载本地视频文件，逐帧检测裂缝位置，实时在界面上渲染并播放检测结果。
✅ 适用于巡检车载监控数据后处理
（4）摄像头检测演示
调用本地摄像头进行实时检测，并实时输出识别框与置信度信息。适合在工地、道路施工现场部署。
由于摄像头检测效果与视频检测效果相同，调用打开摄像头即可。不做具体演示。
✅ 适用于边缘设备、实时监控布防
（5）保存图片与视频检测结果
无论是哪种输入方式，检测结果均支持一键保存。系统会将检测框渲染到原始图像/视频上并导出至用户指定路径，方便归档、复查或上报。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8是Ultralytics公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如CIoU、TaskAlignedAssigner）与Anchor-Free策略，在COCO等数据集上表现优异。
其核心优势如下：
- 高速推理，适合实时检测任务
- 支持Anchor-Free检测
- 支持可扩展的Backbone和Neck结构
- 原生支持ONNX导出与部署
3.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
- 速度快：推理速度提升明显；
- 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
- 支持分类/检测/分割/姿态多任务；
- 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
dataset/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757
分类包括（可自定义）：
names:
0: crack
nc: 1
有裂缝，无裂缝。
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在runs/目录下，具体内容如下：
3.4检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
import cv2
from ultralytics import YOLO
import torch
from torch.serialization import safe_globals
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构
safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')
results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径
# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录
save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像
img = cv2.imread(str(save_path))
cv2.imshow('Detection Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
python main.py
读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=300 batch=16 lr0=0.001
4.2 完整源码下载
完整资源中包含数据集及训练代码，请见视频，项目完整文件请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1EojzziEKx/
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
总结
本项目以 YOLOv8 为核心检测引擎，结合 PyQt5 构建可视化界面，实现了一个功能完整、界面友好、支持多输入模式的路面裂缝识别系统。无论是图像、视频，还是实时摄像头流，都能实现高效、准确的裂缝检测，并支持结果保存、可视化与导出，具有良好的工程实用价值。
本系统具备以下优势：
- 开箱即用：提供完整代码、数据集、训练流程与部署工具；
- 工程友好：GUI 操作直观，适用于非程序员用户；
- 性能优异：基于 YOLOv8 实现高精度裂缝识别，mAP 高达 90% 以上；
- 部署灵活：支持本地运行、边缘计算、甚至 ONNX 等跨平台部署。
未来可进一步拓展的方向包括：
- 加入 裂缝类型分类（如线型裂缝、网状裂缝等）；
- 集成 裂缝宽度/长度估计模块；
- 实现基于深度学习的 图像增强与修复；
- 支持多线程或 GPU 推理优化以提升检测速度。
本项目非常适合作为高校科研项目、工程实践训练、智能养护系统原型或毕业设计课题，欢迎大家下载使用。
🌟 项目资源包：源码 + 数据集 + 可执行程序 + 权重文件，真正一站式交付！
