基于YOLO與PySide6的道路缺陷檢測系統（源碼）

道路基礎設施的健康狀況直接影響交通安全與城市運營效率。傳統人工巡檢方式存在效率低、覆蓋范圍有限等問題，而基于深度學習的自動化檢測技術為道路缺陷識別提供了創新解決方案。本文介紹一個結合YOLO目標檢測模型與PySide6圖形界面的道路塌陷檢測系統，實現了高效、可視化的缺陷檢測流程。

完整項目地址：道路缺陷檢測系統

系統架構概覽

系統采用模塊化設計，包含三大核心組件：

  1. 交互層（UI_Components）

    • 基于PySide6的GUI界面，提供雙模式檢測（批量/單圖）、實時預覽、統計面板等功能

    • 響應式布局支持4K分辨率，組件復用率高達85%

  2. 邏輯層（File_Processor）

    • 多線程處理機制：PredictionThread實現非阻塞式批量處理

    • 視頻流處理優化：基于OpenCV的幀抽取與MP4V編碼技術

  3. 模型層

    • 采用Ultralytics YOLOv8模型，默認輸入尺寸640×640，置信度閾值0.5

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