基于Yolov8的道路坑洞识别 道路缺陷识别 公路巡检识别 图像分割检测项目

路面坑洞检测概述本项目实现了一个先进的路面坑洞检测系统结合了计算机视觉和深度学习技术。通过使用YOLOv8-small模型我们创建了一个强大且高效的解决方案用于在道路图像和视频中识别和定位坑洞。演示主要特性YOLOv8-small模型采用紧凑且强大的YOLOv8-small架构能够进行实时物体检测和分割。多格式输入支持处理图像和视频具备多种应用场景。实时检测实现快速推理适用于移动设备和边缘设备。用户友好界面使用Streamlit实现简洁易用的交互界面。技术栈深度学习框架YOLO (You Only Look Once) v8计算机视觉OpenCV 和 Supervision数据处理NumPy用户界面Streamlit设置与安装克隆项目仓库cdpothole安装所需的依赖pipinstall-rrequirements.txt运行Streamlit应用streamlit run app.py使用方法使用Streamlit应用上传图像或视频进行坑洞检测。根据需要调整置信度阈值和其他参数。这个项目通过结合先进的深度学习技术与直观的用户界面为坑洞检测提供了一个高效且便捷的解决方案。