YOLOv5桥梁道路裂缝检测+训练好的模型+标注好的数据集+QT界面下载

weixin_39820835 2023-03-21 16:00:20

1、YOLOv5训练好的道路裂缝检测模型，并包含1000多张标注好的数据集，标签格式为xml和txt两种，配置好YOLOv5环境后可以直接使用，含QT界面 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/87522974?utm_source=bbsseo

...全文

92 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

1、YOLOv8训练好的道路裂缝检测模型，并包含1000多张标注好的数据集，标签格式为xml和txt两种，配置好YOLOv5环境后可以直接使用，含QT界面 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv5训练好的道路裂缝检测模型，并包含1000多张标注好的数据集，标签格式为xml和txt两种，配置好YOLOv5环境后可以直接使用，含QT界面 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

数据集准备：构建或下载路面裂缝图像数据集，并进行标注和预处理。模型训练：基于YOLOv5进行模型训练，检测裂缝的位置。界面开发：利用PyQt5开发图形化用户界面，集成摄像头并实时展示检测结果。系统优化：对系统性能进行优化，以提高检测准确率和速度。接下来，我们将一步一步详细讲解项目的各个部分。YOLOv5 是一种基于卷积神经网络的实时目标检测算法，具备检测速度快、准确率高等优点。其基本思想是将检测问题转换为回归问题，直接在图片上进行边界框和类别预测。更加轻量化的模型结构，适用于移动设备部署。

本项目基于YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效、精准的裂缝检测系统，专门用于识别和定位各类结构（如建筑、道路、桥梁、隧道等）表面的裂缝缺陷。系统仅针对单类别"crack"（裂缝）进行检测，通过深度学习技术实现高精度的自动化识别。数据集包含4029张标注图像，其中训练集3717张，验证集200张，测试集112张，覆盖不同材质、光照条件和裂缝形态，确保模型的泛化能力。

项目背景裂缝检测在建筑结构健康监测、道路维护、桥梁安全评估等领域具有重要意义。传统的裂缝检测方法依赖于人工检查或简单的传感器检测，效率较低且容易受到环境干扰。基于深度学习的目标检测技术能够自动、高效地识别裂缝，并在复杂背景下提供准确的检测结果。项目目标本项目旨在利用 YOLOv10 目标检测算法，构建一个高效、准确的裂缝检测系统。系统能够实时检测图像或视频中的裂缝，并输出检测结果。通过训练和优化模型，系统能够在复杂背景下准确识别裂缝，满足建筑结构健康监测和基础设施维护的需求。技术栈。

下载资源悬赏专区

13,657

社区成员

12,688,685

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章