️ 基于 YOLO 的道路缺陷检测系统 (Road Defect Detection System)本项目是一个功能完整的道路缺陷如路面坑洼 Pothole智能检测系统。基于最新的 Ultralytics YOLO 系列模型构建并提供了一个美观、易用的 Streamlit Web 交互界面。本项目非常适合作为本科毕业设计的参考与展示。⚠️ 关于本项目 (About This Project)本仓库开源了系统的前端交互应用App源码及训练数据可视化模块。可视化模块说明系统内置了自动化分析逻辑能够读取训练过程中的日志文件results.csv自动绘制 Loss 损失曲线、mAP 精度曲线和混淆矩阵。这部分逻辑已完全开源即使不懂代码也能直观地看到模型的训练效果非常适合用于撰写论文时的图表生成。 核心模型与训练源码资源包 (Core Models Training Codes) 包含核心训练代码包含train.py (单模型)和train_batch.py (批量实验)支持从数据预处理、断点续训到多模型对比评估的完整流程。全系列模型权重与训练日志包含YOLOv8 / YOLO11 / YOLO26三个系列的best.pt模型文件以及完整的训练日志、Loss 曲线图、mAP 指标图和混淆矩阵等评估图表直接用于论文插图。赠品数据集本项目使用 Ultralytics Project Explorer 的开源数据集。说明数据集本身是免费开源的。但由于国内网络环境下载困难我在资源包中免费提供了已整理好的数据集压缩包方便大家直接使用。 立即获取资源包 闲鱼 (Xianyu)✨ 核心功能亮点 (Features) 多模型兼容: 系统无缝支持YOLOv8、YOLO11以及最新的YOLO26模型用户可在侧边栏一键切换实时对比不同模型的检测效果。 多模态检测: 支持上传单张图片进行快速检测也支持导入MP4/MKV/AVI等格式的视频文件内置转码功能确保在浏览器中流畅播放。 批量处理引擎: 针对大量数据提供批量检测功能。系统会自动统计缺陷数量并生成包含详细信息的 CSV 表格。 自动报告生成: 一键生成专业的 PDF 检测报告包含检测综述、缺陷统计和样张展示可直接用于作业或汇报。 训练可视化: 独家内置模型性能对比面板。无需手动绘制系统自动解析训练日志生成专业的 mAP 和 Loss 对比图助你轻松完成毕设论文的实验分析章节。 全中文支持: 从界面菜单到检测框标签如“路面坑洼”全部采用中文显示符合国内用户习惯。 系统演示 (Demo) 视频演示 (Video Demo)点击下方图标跳转至各大视频平台查看系统的详细运行演示哔哩哔哩 (Bilibili)抖音 (Douyin)小红书 (Xiaohongshu)BilibiliDouyinxiaohonshu️ 快速开始 (Quick Start)第一阶段部署开源版运行系统界面此步骤将教你如何运行本仓库的开源代码体验系统的 UI 交互功能。环境准备 (Environment Setup)安装 Anaconda: 如果你还没有安装 Anaconda请参考此教程进行安装。打开终端 (Important):方法 A (推荐): 进入本项目文件夹在地址栏输入cmd并回车即可直接在当前目录下打开终端。方法 B: 打开终端后使用cd命令跳转到项目目录例如cd D:\毕设\YOLO_Road_defect_detection。创建并激活环境:conda create-ntask1python3.11.15-yconda activate task1安装 PyTorch (关键步骤):本项目基于 PyTorch 2.5.1 开发。推荐访问 PyTorch 官网 获取最适合你机器的安装命令。或者你可以直接使用以下常用命令请根据你的显卡驱动版本选择方案 A (推荐新显卡/CUDA 12.1):condainstallpytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda12.1-cpytorch-cnvidia-y方案 B (兼容旧显卡/CUDA 11.8):condainstallpytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda11.8-cpytorch-cnvidia-y方案 C (无显卡/仅使用 CPU):condainstallpytorch torchvision torchaudio cpuonly-cpytorch-y安装依赖下载本仓库代码并安装必要的第三方库pipinstall-rrequirements.txt运行系统在终端中执行以下命令streamlit run app/app.py成功后浏览器会自动打开系统界面。注意此时由于没有加载模型文件点击检测可能会提示“未找到模型”。第二阶段加载模型开启检测功能为了让系统能够识别路面缺陷你需要加载训练好的 YOLO 模型文件.pt。️ 如果你购买了资源包 (推荐)资源包中已包含YOLOv8 / YOLO11 / YOLO26全系列训练好的高精度模型。解压资源包找到models文件夹。复制文件将整个models文件夹直接复制到本项目的根目录下。完成刷新网页侧边栏会自动加载所有模型。️ 如果你自己训练模型如果你自行训练了模型新建文件夹在项目根目录下创建一个名为models的文件夹。放置模型将你训练得到的best.pt文件复制到models/文件夹中建议重命名为清晰的名称如yolov8n_my_train.pt。完成刷新网页即可在侧边栏选择你的模型进行检测。 项目结构 (Project Structure)YOLO_Road_defect_detection/ ├── app/ │ ├── app.py # Streamlit 系统主入口 │ ├── analysis.py # 训练日志分析与绘图模块 │ └── report_gen.py # PDF 报告生成模块 ├── data/ # 训练数据集 (Images/Labels) ├── models/ # 训练好的模型文件 (.pt) ├── training/ # 模型训练代码 ├── docs/ # 演示图片与文档 ├── requirements.txt # 项目依赖库列表 └── README.md # 项目说明文档(注data/(数据集)、training/(训练代码) 和models/(模型文件) 为资源包专有内容未包含在开源仓库中。) 训练成本核算 (Training Cost Analysis)以下是基于国内主流 GPU 云服务商如 AutoDL的成本估算逻辑硬件配置: NVIDIA RTX A4000 (24GB 显存)训练规模:模型数量: 15 个模型 (YOLOv8/11/26 系列 x n/s/m/l/x 五种规格)训练轮数: 100 Epochs / 模型实际耗时与成本:总耗时: 33 小时 40 分 (约 33.7 小时)云服务器费率: ¥0.97 / 小时总算力成本:33.7 小时 x ¥0.97 ≈ ¥32.69 省钱建议: 自己租用服务器复现所有实验不仅耗时耗力且算力成本往往高于直接获取成品。 核心模型与训练源码资源包 (Core Models Training Codes) 包含核心训练代码包含train.py (单模型)和train_batch.py (批量实验)支持从数据预处理、断点续训到多模型对比评估的完整流程。全系列模型权重与训练日志包含YOLOv8 / YOLO11 / YOLO26三个系列的best.pt模型文件以及完整的训练日志、Loss 曲线图、mAP 指标图和混淆矩阵等评估图表直接用于论文插图。赠品数据集整理好的 Ultralytics 开源数据集压缩包。 立即获取资源包 闲鱼 (Xianyu)‍ 更多项目 联系作者 (More Projects Contact) 付费版毕设 (Premium Thesis Project) 核心优势 (Core Advantages)️ 原创代码拒绝查重代码由本人原创开发且每年进行更新迭代确保代码结构的新颖性有效规避查重风险。 一校一份防止撞车严格执行“一所学校只售出一份”的原则从源头上杜绝同学之间毕设雷同的尴尬情况。‍ 全程售后无忧毕业提供从购买到答辩结束的全程技术支持。遇到任何代码运行、环境配置或逻辑理解问题均可直接通过微信联系问询。 包含的全套文档 (Documentation Included)付费版不仅仅是代码更包含了一整套完整的毕设文档资料助你轻松应对论文撰写与答辩数据集可视化分析报告️系统架构说明文档YOLO 模型架构与训练参数详解模型指标说明文档▶️项目运行教程⚙️配置修改指南查看所有毕设项目介绍 (开源/付费) 联系方式如果你需要付费版毕设欢迎联系我更多毕设资源: 点击查看飞书毕设大全联系方式:微信:DY_DaoYiB站 / 抖音 / 小红书: 搜索道易AI(关注我的个人主页获取最新消息) Bilibili 主页 抖音主页 小红书主页