一、项目介绍
摘要
本项目基于YOLOv10深度学习框架开发了一套高精度的道路坑洼识别检测系统，专门用于自动检测道路表面的各类坑洼损伤。系统采用包含3,490张道路坑洼图像的专业数据集进行训练和评估，其中训练集3,043张，验证集273张，测试集174张。该系统在复杂道路环境下实现了对坑洼目标的精准识别，能够有效应对不同光照条件、路面材质和天气状况的挑战。本系统可广泛应用于市政道路维护、自动驾驶环境感知、车队管理系统和智慧城市建设等多个领域，为道路安全维护提供智能化解决方案。
项目意义
市政道路维护
自动化巡检：替代传统人工巡检方式，大幅提高道路病害检测效率，降低人力成本。
预防性维护：早期发现道路潜在问题，避免小坑洼发展成大面积损坏，节省维修成本。
数据驱动决策：通过坑洼分布数据分析，优化市政道路养护计划和资源分配。
交通运输安全
驾驶安全预警：集成到车载系统或导航APP中，提前预警前方道路坑洼，减少车辆损坏和事故风险。
公共交通优化：帮助公交公司识别问题路段，优化公交路线和调度方案。
货运保护：为物流车队提供道路质量评估，避免货物运输过程中的颠簸损坏。
智慧城市与自动驾驶
智慧城市基建：作为城市数字孪生系统的重要数据来源，构建实时道路健康监测网络。
自动驾驶感知：增强自动驾驶车辆对复杂路况的识别能力，提高行驶安全性。
高精地图更新：为高精度地图提供动态道路状况数据，支持地图实时更新。
技术创新价值
复杂场景检测：推动目标检测技术在低对比度、非结构化环境中的应用发展。
多模态融合：探索结合视觉检测与3D点云分析的技术路线，提升检测准确性。
边缘计算应用：验证YOLOv10在车载设备和移动端部署的性能表现，推动边缘AI在交通领域的应用。
目录
一、项目介绍
摘要
项目意义
市政道路维护
交通运输安全
智慧城市与自动驾驶
技术创新价值
二、项目功能展示
系统功能
图片检测
视频检测
摄像头实时检测
三、数据集介绍
数据集概述
数据集特点
数据集配置文件
数据集制作流程
四、项目环境配置
创建虚拟环境
pycharm中配置anaconda
安装所需要库
五、模型训练
训练代码
训练结果
六、核心代码
七、项目源码（视频下方简介内）
基于深度学习YOLOv10的道路坑洼识别检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili
基于深度学习YOLOv10的道路坑洼识别检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
二、项目功能展示
系统功能
✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。
✅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。
✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）
图片检测
该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。
视频检测
视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。
摄像头实时检测
该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。
核心特点：
- 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
- 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
- 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。
三、数据集介绍
数据集概述
本项目的道路坑洼数据集是当前最全面、最具代表性的专业数据集之一，总样本量3,490张，涵盖各种典型道路场景下的坑洼图像。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集（3,043张）、验证集（273张）和测试集（174张）。数据来源包括市政部门合作提供的专业巡检图像、车载记录仪采集的真实道路场景以及模拟各种天气条件下的人工拍摄，每张图像都经过道路工程专家校验，确保标注准确性。数据集特别注重采集不同路面类型、损坏程度和光照条件下的样本，以增强模型的鲁棒性。
数据集特点
场景多样性：
城市道路、高速公路、乡村道路等多种道路类型
沥青、混凝土、砖砌等不同路面材质
晴天、阴天、雨天、夜间等多种光照条件
干燥、潮湿、积水等不同路面状态
坑洼类型全面：
小型裂缝到大型坑洞的不同规模损坏
浅表磨损到深层结构损坏的不同程度
孤立坑洼与连续损坏区域
新形成坑洼与长期磨损坑洼
拍摄视角丰富：
车载前视视角（模拟实际驾驶视角）
人工巡检的俯视和斜视角度
无人机航拍的大范围路面图像
近距离特写与远距离全景
标注专业性：
每个可见坑洼区域都精确标注边界框
由道路工程师制定标注标准
对积水掩盖的坑洼进行特别标注
标注信息包含坑洼位置和大致尺寸
对困难样本（低对比度、部分遮挡）进行特别标记
数据质量：
所有图像分辨率高
采用RAW格式原始数据保留最大细节
经过严格的三阶段质量审核流程
定期更新维护，错误率低
评估维度：
测试集包含专门设计的挑战性子集：
积水掩盖的坑洼
阴影遮挡的坑洼
微小坑洼
复杂纹理路面上的坑洼
数据集配置文件
数据集采用标准化YOLO格式组织：
rain: F:\道路坑洼识别检测数据集\train\images val: F:\道路坑洼识别检测数据集\valid\images test: F:\道路坑洼识别检测数据集\test\images nc: 1 names: ['pothole']数据集制作流程
需求分析与规划：
联合市政部门和道路专家确定核心需求
制定坑洼分类标准和严重程度分级
设计覆盖不同道路类型和天气条件的数据采集方案
确定样本量统计方法和分布比例
专业数据采集：
配备专业摄像设备的巡检车辆系统采集城市道路
与高速公路管理部门合作获取高速路段图像
使用无人机采集大范围路面状况
模拟不同天气条件进行人工拍摄
从车载记录仪收集真实驾驶场景数据
数据清洗与预处理：
剔除模糊、过暗、过度曝光的低质量图像
对敏感信息（车牌、人脸）进行脱敏处理
统一图像格式和色彩空间
分辨率标准化处理（保持长宽比）
建立图像质量评分体系
专业标注流程：
第一阶段：基础标注员进行初步坑洼区域标注
第二阶段：道路工程师校验标注准确性，特别关注：
坑洼边界判定
积水坑洼的识别
严重程度评估
第三阶段：资深巡检员最终审核
开发辅助标注工具提高效率
数据增强策略：
基础增强：旋转、翻转、色彩调整
高级增强：
路面材质变换
光照条件模拟
天气效果添加（雨滴、积水）
阴影合成
针对性增强：
坑洼尺寸变化
局部遮挡模拟
噪声添加
质量控制体系：
建立四层质量检查机制：
标注员自检
质检员抽检
专家重点检查
最终全量自动化检查
开发专门的质量指标：
坑洼检出率
误报率
边界框准确度
每月组织标注标准培训和技能考核
持续维护计划：
每季度新增道路类型和场景
根据技术发展调整标注标准
建立数据版本控制系统
开发自动化数据更新管道
与高校合作开展数据质量研究
四、项目环境配置
创建虚拟环境
首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。
终端输入
conda create -n yolov10 python==3.9
激活虚拟环境
conda activate yolov10
安装cpu版本pytorch
pip install torch torchvision torchaudio
pycharm中配置anaconda
安装所需要库
pip install -r requirements.txt
五、模型训练
训练代码
from ultralytics import YOLOv10 model_path = 'yolov10s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLOv10(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )根据实际情况更换模型 yolov10n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov10m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov10b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov10l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。
--batch 64：每批次64张图像。--epochs 500：训练500轮。--datasets/data.yaml：数据集配置文件。--weights yolov10s.pt：初始化模型权重，yolov10s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。
训练结果
六、核心代码
import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os class DetectionThread(QThread): frame_received = pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始帧, 检测帧, 检测结果 finished_signal = pyqtSignal() # 线程完成信号 def __init__(self, model, source, conf, iou, parent=None): super().__init__(parent) self.model = model self.source = source self.conf = conf self.iou = iou self.running = True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith(('.mp4', '.avi', '.mov')): # 视频或摄像头 cap = cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 保存原始帧 original_frame = frame.copy() # 检测 results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou) annotated_frame = results[0].plot() # 提取检测结果 detections = [] for result in results: for box in result.boxes: class_id = int(box.cls) class_name = self.model.names[class_id] confidence = float(box.conf) x, y, w, h = box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 发送信号 self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制帧率 time.sleep(0.03) # 约30fps cap.release() else: # 图片 frame = cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame = frame.copy() results = self.model(frame, conf=self.conf, iou=self.iou) annotated_frame = results[0].plot() # 提取检测结果 detections = [] for result in results: for box in result.boxes: class_id = int(box.cls) class_name = self.model.names[class_id] confidence = float(box.conf) x, y, w, h = box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(f"Detection error: {e}") finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running = False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model = None self.detection_thread = None self.current_image = None self.current_result = None self.video_writer = None self.is_camera_running = False self.is_video_running = False self.last_detection_result = None # 新增：保存最后一次检测结果 # 连接按钮信号 self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name = self.model_combo.currentText() self.model = YOLOv10(f"{model_name}.pt") # 自动下载或加载本地模型 self.update_status(f"模型 {model_name} 加载成功") except Exception as e: QMessageBox.critical(self, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}") self.update_status("模型加载失败") def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择图片", "", "图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)") if file_path: self.clear_results() self.current_image = cv2.imread(file_path) self.current_image = cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 创建检测线程 conf = self.confidence_spinbox.value() iou = self.iou_spinbox.value() self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f"正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}") def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务") return file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName( self, "选择视频", "", "视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)") if file_path: self.clear_results() self.is_video_running = True # 初始化视频写入器 cap = cv2.VideoCapture(file_path) frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 创建保存路径 save_dir = "results" os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.mp4") fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') self.video_writer = cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 创建检测线程 conf = self.confidence_spinbox.value() iou = self.iou_spinbox.value() self.detection_thread = DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f"正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}") def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, "警告", "请先停止当前检测任务") return self.clear_results() self.is_camera_running = True # 创建检测线程 (默认使用摄像头0) conf = self.confidence_spinbox.value() iou = self.iou_spinbox.value() self.detection_thread = DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status("正在从摄像头检测...") def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer = None self.is_camera_running = False self.is_video_running = False self.update_status("检测已停止") def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始图像和结果图像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存当前结果帧用于后续保存 self.last_detection_result = result_frame # 新增：保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer = None self.update_status("视频检测完成，结果已保存") elif self.is_camera_running: self.update_status("摄像头检测已停止") else: self.update_status("图片检测完成") def save_result(self): if not hasattr(self, 'last_detection_result') or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可保存的检测结果") return save_dir = "results" os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存当前帧为图片 save_path = os.path.join(save_dir, f"snapshot_{timestamp}.jpg") cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f"截图已保存: {save_path}") else: # 保存图片检测结果 save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.jpg") cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f"检测结果已保存: {save_path}") def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) # 设置应用程序样式 app.setStyle("Fusion") # 创建并显示主窗口 window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())七、项目源码（视频下方简介内）
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基于深度学习YOLOv10的道路坑洼识别检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
