摘要道路坑洼是影响行车安全与路面耐久性的关键隐患实现高效、准确的自动坑洼检测对智能交通与道路维护具有重要意义。本文基于YOLOv8目标检测算法构建了一套道路坑洼检测系统并使用自建数据集进行训练与评估。数据集共包含1,784张图像其中训练集1,265张、验证集401张、测试集118张类别为单类“pothole”。训练过程中模型损失函数平稳下降最终在验证集上获得mAP50为0.89、mAP50-95为0.60。测试集评估结果显示模型对坑洼检测的精度最高可达1.00召回率为0.73最佳F1值为0.64PR曲线下面积AP为0.62。总体而言该YOLOv8坑洼检测系统训练稳定、精度良好适用于辅助预警场景后续可通过数据增强与置信度调优进一步提升召回率。引言道路坑洼作为常见路面病害不仅影响驾驶舒适性更可能引发车辆失控、爆胎等严重交通事故。传统人工巡检方式效率低、主观性强难以满足大范围道路实时检测需求。近年来随着深度学习与计算机视觉技术的发展基于视觉的目标检测方法逐渐成为路面病害检测的研究热点。YOLO系列模型因其端到端、实时性强、精度高等优势在交通场景目标检测中表现突出。本文旨在探索YOLOv8在道路坑洼检测任务中的适用性构建从数据标注、模型训练到性能评估的完整流程。通过分析训练损失、精度、召回率、混淆矩阵及PR曲线等关键指标系统评估模型在真实路面图像中的检测能力识别当前模型的优势与不足。本文不仅为道路维护单位提供可参考的技术方案也为后续坑洼检测算法的改进提供量化依据。目录摘要引言功能模块1、用户管理模块2、界面与交互模块3、检测源管理模块4、检测参数配置模块5、YOLO检测核心模块6、结果显示模块7、结果保存模块8、工具栏功能9、辅助功能10、数据校验模块背景数据集介绍数据来源与构成训练过程训练结果核心性能指标分析1. 混淆矩阵原始 归一化编辑编辑2. F1曲线编辑3. PR曲线编辑4. P/R曲线编辑编辑训练过程分析results.png编辑常用标注工具功能模块✅用户登录注册支持密码检测密码加密。注册登录✅图片检测可对图片进行检测返回检测框及类别信息。✅参数实时调节置信度和IoU阈值✅视频检测支持视频文件输入检测视频中每一帧的情况。✅摄像头实时检测连接USB 摄像头实现实时监测。✅日志记录日志标签页记录操作和错误信息带时间戳✅结果保存模块支持图片/视频/摄像头检测结果保存1、用户管理模块功能描述用户注册用户名、密码、确认密码、邮箱选填注册密码SHA256加密存储用户登录用户名密码验证自动跳转主界面用户数据存储JSON文件存储用户信息密码加密、注册时间、邮箱登录状态主界面显示当前登录用户名2、界面与交互模块功能描述玻璃效果界面半透明毛玻璃背景圆角边框现代化视觉风格无边框窗口自定义标题栏支持窗口拖动、最小化、最大化、关闭响应式布局主窗口三栏布局左侧控制区、中央显示区、右侧信息区状态栏显示设备信息、模型状态、当前用户、实时时间3、检测源管理模块功能描述图片检测支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式图片载入视频检测支持MP4/AVI/MOV/MKV格式视频载入摄像头检测实时调用摄像头默认ID 0进行检测检测源切换下拉菜单切换三种检测模式自动更新界面状态4、检测参数配置模块功能描述置信度阈值滑动条调节0-100%步长1%实时显示当前值IoU阈值滑动条调节0-100%步长1%实时显示当前值类别选择动态生成检测类别复选框支持全选/取消全选参数同步参数实时同步到检测器核心5、YOLO检测核心模块功能描述模型加载加载best.pt模型文件自动检测GPU可用性支持CPU/GPU切换多模式检测图片检测、视频检测、摄像头实时检测检测线程基于QThread的多线程处理避免界面卡顿检测结果返回目标类别、置信度、边界框坐标FPS计算实时计算处理帧率进度反馈视频处理进度条实时更新6、结果显示模块功能描述实时画面中央区域显示检测结果图像带标注框统计信息检测状态、目标数量、FPS、处理帧数实时更新检测列表右侧列表显示当前帧所有检测到的目标类别置信度日志记录日志标签页记录操作和错误信息带时间戳占位显示未选择检测源时显示系统LOGO和提示文字7、结果保存模块功能描述保存开关复选框控制是否保存检测结果路径选择自定义保存路径支持图片/视频格式自动识别自动命名保存文件自动添加时间戳detection_result_20240101_120000.jpg视频保存支持检测结果视频录制MP4格式手动保存工具栏保存按钮可随时保存当前画面保存反馈保存成功弹窗提示日志记录保存路径8、工具栏功能功能描述图片按钮快速切换到图片检测模式并打开文件选择器视频按钮快速切换到视频检测模式并打开文件选择器摄像头按钮快速切换到摄像头检测模式保存按钮手动保存当前显示画面9、辅助功能功能描述错误处理统一错误弹窗提示日志记录错误详情资源清理检测停止时自动释放摄像头、视频文件、视频写入器资源时间显示状态栏实时显示系统时间模型状态状态栏显示模型加载状态和当前设备CPU/GPU10、数据校验模块功能描述注册验证用户名长度≥3密码长度≥6密码一致性检查邮箱格式验证协议确认注册前需勾选同意用户协议文件校验模型文件存在性检查文件大小验证≥6MB输入非空登录/注册时必填项非空检查背景道路基础设施的健康状况直接影响交通运输效率与公共安全。坑洼作为一种渐进式路面破损通常由交通荷载、水分渗透及温度变化共同作用下形成。若未能及时发现并修复坑洼会迅速扩展导致维修成本增加、交通事故风险上升。根据相关统计坑洼引起的车辆损坏及事故占道路非致命事故的相当比例。因此研发高效、自动化、低成本的坑洼检测方法具有明确现实需求。传统坑洼检测手段包括人工巡查、车载传感器如激光雷达、加速度计及探地雷达等。人工方式费时费力且存在安全隐患传感器设备成本高、维护复杂难以大规模部署。相比之下基于车载摄像头与深度学习算法的视觉检测方案具备部署灵活、成本低、非接触等优点。卷积神经网络CNN及单阶段检测器如YOLO、SSD在多种路面缺陷检测任务中已取得良好效果。其中YOLOv8作为YOLO系列最新成员在检测速度与精度之间实现了更优平衡尤其适合实时或近实时道路巡检系统。因此本文基于YOLOv8开展道路坑洼检测研究以期在保证检测效率的同时提供可靠的坑洼识别能力支撑智慧道路养护决策。数据集介绍数据来源与构成本研究所使用的道路坑洼数据集来源于实际道路采集图像涵盖不同光照、路面材质及天气条件下的坑洼样本。所有图像均经过人工筛选与清洗剔除模糊、无坑洼或标注困难样本。类别数量1类pothole数据集划分训练集1,265张验证集401张测试集118张总计1,784张图像训练过程训练结果核心性能指标分析1. 混淆矩阵原始 归一化pothole类TP599FN173 → 召回率 ≈77.6%599/(599173)background类有 173 个坑洼被误检为背景漏检率较高归一化矩阵显示pothole预测为pothole的概率仅58%42%被预测为背景 → 模型对坑洼的敏感度不足2. F1曲线最佳F1值 0.64置信度阈值0.265说明模型在当前阈值下精度与召回率的平衡一般3. PR曲线pothole类的AP0.5 0.62属于中等水平对于道路坑洼检测而言可用但不优秀4. P/R曲线最大Recall 0.73在置信度≈0时最大Precision 1.00在置信度≈0.927时说明模型高置信度预测非常可靠但会丢失近30%的真实坑洼训练过程分析results.pngEpochbox_losscls_lossprecisionrecallmAP50mAP50-95最终0.880.880.870.870.890.60损失下降平稳无明显震荡 → 训练过程稳定常用标注工具假设您现在准备好进行标注。有几种开源工具可以帮助简化数据标注流程。以下是一些有用的开放标注工具Label Studio一个灵活的工具支持各种标注任务并包含用于管理项目和质量控制的功能。 CVAT一个强大的工具支持各种标注格式和可定制的工作流程使其适用于复杂的项目。 Labelme一个简单易用的工具可以快速标注带有多边形的图像非常适合简单的任务。 LabelImg: 一款易于使用的图形图像标注工具特别适合以 YOLO 格式创建边界框标注。这些开源工具经济实惠并提供一系列功能来满足不同的标注需求。界面核心代码
