基于深度学习yolov5的路面裂缝检测系统（源码+定制+讲解）高效路面裂缝检测技术、YOLOv5实时裂缝检测系统、路面裂缝检测与修复建议、YOLOv5在道路检测中的应用
博主介绍：✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。技术范围：我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nod
博主介绍：
✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。技术范围：
我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。为什么选择阅读我：
我是程序阿龙，专注于软件开发，拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里，我辅导了上千名学生，帮助他们顺利完成毕业项目，同时我的技术分享也吸引了超过50W+的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，并在Java领域内获得了多项荣誉，如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐，成为各大平台的优质作者。
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第 2 章 深度学习与YOLOv5基础
传统全连接神经网络在许多机器学习任务上都表现出色，但在处理图像这类高维数据时，全连接层的参数过多，导致计算复杂性增加和内存需求增高。例如，若要处理一个分辨率为640×640×3的路面图像，使用全连接网络意味着单个输入层神经元的权重数量达到1,228,800个。如果以32位浮点数(float)形式存储，仅这一层就需要大约4.9MB的内存。
与此相比，卷积神经网络（CNN）通过引入卷积层大幅减少了参数数量。CNN通过权重共享和局部连接的特性，仅在图像的局部区域进行处理，这大大减少了模型的复杂性并提高了参数的有效性。例如，在路面裂缝检测的上下文中，VGG网络的一个卷积层如果假设输入有3个通道，输出有96个通道，使用3×3的卷积核，则总权重数量为2,592个，远少于全连接层的权重数量。这种权重数量的减少允许CNN更加高效地处理大型图像，同时保持较高的识别精度，这对于识别和分类路面裂缝至关重要。
卷积神经网络的概念最早由生物学家Hubel和Wiesel在1962年提出，他们基于对猫视觉皮层神经元的研究发展了这一理论。该概念在1980年被日本学者Fukushima进一步发展，并在1998年由LeCun等人第一次实际应用于数字识别任务，他们提出的LeNet模型在手写数字识别方面取得了显著成功。CNN技术因为当时计算资源的限制以及支持向量机（SVM）等其他算法的流行而一度被忽视。但是，随着计算资源的增加，特别是2012年AlexNet在ImageNet比赛中取得显著胜利后，对卷积神经网络的兴趣再次被点燃。
在路面裂缝检测系统中，我们采用了基于CNN的模型结构，该结构由多个卷积层、激活函数、池化层以及最终的全连接层组成。通过这样的结构，我们的模型能够从路面图像中自动提取关键特征，识别出裂缝的存在，并判断其类型。如下图所示的手写数字识别过程，类比于我们对路面图像进行裂缝检测的过程，从原始像素到特征层，再到最终的分类输出，每一步都是为了提取更高层次的图像信息，确保系统的准确性和效率。
2.1.1 卷积层在路面裂缝检测中的应用
卷积层是卷积神经网络（CNN）的核心，负责从输入图像中提取局部空间特征，如路面的纹理和裂缝。在这一层中，一个或多个卷积核滑动遍历输入图像，执行卷积操作以生成特征图，这一过程可以由以下二维卷积公式表示：二维卷积的公式如式 2
卷积核，通常是一个小的权重矩阵，通过训练过程自动学习来检测图像中的特定特征。选择卷积核的尺寸通常是奇数，如3×3或5×5，这样做可以确保卷积核有一个明确的中心点，便于对特征图进行有效的空间填充。
图2-3展示了卷积操作的一个简化例子。在这个例子中，卷积核在输入特征图上滑动，每个3×3的区域（黄色突出显示）与卷积核（绿色）对应元素相乘后求和，得到单个输出特征图上的一个值（黄色突出显示）。在路面裂缝检测的上下文中，此过程可以帮助模型识别不同模式的裂缝，如横向裂缝、纵向裂缝或网状裂缝。
使用卷积层的主要优点是大幅减少网络参数。当卷积核在输入图像的不同区域进行卷积运算时，同一个卷积核的权重被重复使用，这就是所谓的权重共享。因此，与全连接网络相比，这种方法不仅减少了网络的参数量，还增强了网络捕捉图像特征的能力。在路面裂缝检测中，卷积层的权重经过训练，能够提取到裂缝特征，这使得CNN能够比传统的人工设计滤波器更有效地捕捉到裂缝的关键特征。
系统架构
本文所提出的系统是基于深度学习的路面裂缝检测系统，主要包含以下几个模块：
-
-
- 数据采集与预处理模块：该模块负责采集路面图像数据，并对数据进行预处理。预处理步骤包括图像解码、帧提取、图像增强等，旨在改善裂缝的可见度并准备数据以供后续分析。
- 网络模型结构：系统采用了优化版的YOLOv5s模型来检测路面图像中的裂缝。这个模型因其处理速度快和检测准确率高而被选中。
- 训练策略：采用迁移学习策略来训练YOLOv5s模型，这样可以在预训练的基础上进一步提升模型对路面裂缝特定特征的识别能力，增强其泛化能力。
- 缝检测模块：开发了一个基于YOLOv5s的裂缝检测模块，能够实时处理路面图像并预测裂缝的位置和严重程度。
-
如下图所示：
3.2 系统硬件与软件环境
此研究的实验环境构建在一台配备有 NVIDIA GeForce GTX 1650 显卡和AMD Ryzen 7 5800H 处理器的高性能计算机上。该系统运行在 Windows 11 操作系统下，并安装了 CUDA 以支持GPU加速计算。这些配置提供了必要的计算能力，以支持复杂的图像处理和深度学习模型训练。
在软件方面，Python 3.6 作为主要编程语言，其灵活性和广泛的库支持使其成为科学计算和机器学习的首选语言。PyTorch作为深度学习框架，为建模和训练提供了强大的功能。OpenCV 库被用于图像预处理和可视化，它的优化算法对于实时图像处理任务至关重要。而 NumPy 和 Pandas 则用于高效的数据处理和分析，它们的数据操作能力对于处理大规模数据集非常有用。
综上所述，系统的软硬件配置旨在为路面裂缝检测研究提供稳定且高效的平台，同时也为未来的扩展和更高要求的计算任务打下坚实基础。如下图所示：
2.3 数据集采集与标注
本研究的目的是开发一个基于YOLOv5s模型的路面裂缝检测系统，为此我们构建了一个专门的图像数据集，该数据集包含在多种光照和天气条件下拍摄的路面图像。数据集由总计四百多张高分辨率图像组成，其中200张用于训练模型，100张用于验证模型的准确性，以及100张用于测试模型的泛化能力。
所有图像都是从路面摄像系统中采集的，这些系统配备了高清摄像头，能够捕获细节丰富的路面情况。每张图像都进行了精确的自动标注，以识别和框选出路面裂缝的精确位置。这项标注工作使用了先进的开源图像标注工具完成，并且所有的标注信息都被保存在XML格式的文件中，以便于后续处理和分析。
为了确保数据集的质量和标注的一致性，我们进行了多轮的质量检查，并且标注团队由有经验的评注员组成。这确保了我们训练和测试的模型能够在真实世界条件下达到最佳性能。数据集大约占用1.3GB的存储空间，已经整理好并保存在专用的数据文件夹中如图3-3所示：
系统实现界面：
系统实现代码：
FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative
from models.common import DetectMultiBackend
from utils.augmentations import letterbox
from utils.datasets import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadStreams
from utils.general import (LOGGER, check_file, check_img_size, check_imshow, check_requirements, colorstr,
increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, strip_optimizer, xyxy2xywh)
from utils.torch_utils import select_device, time_sync
import numpy as np
import time
def load_model(
weights=ROOT / 'best.pt', # model.pt path(s)
data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path
device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
half=False, # use FP16 half-precision inference
dnn=False, # use OpenCV DNN for ONNX inference
):
# Load model
device = select_device(device)
model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data)
stride, names, pt, jit, onnx, engine = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx, model.engine
# Half
half &= (pt or jit or onnx or engine) and device.type != 'cpu' # FP16 supported on limited backends with CUDA
if pt or jit:
model.model.half() if half else model.model.float()
return model, stride, names, pt, jit, onnx, engine
#
def run(model, img, stride, pt,
imgsz=(640, 640), # inference size (height, width)
conf_thres=0.15, # confidence threshold
iou_thres=0.05, # NMS IOU threshold
max_det=1000, # maximum detections per image
device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
classes=None, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3
agnostic_nms=False, # class-agnostic NMS
augment=False, # augmented inference
half=False, # use FP16 half-precision inference
):
cal_detect = []
device = select_device(device)
names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names # get class names
# Set Dataloader
im = letterbox(img, imgsz, stride, pt)[0]
# Convert
im = im.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB
im = np.ascontiguousarray(im)
im = torch.from_numpy(im).to(device)
im = im.half() if half else im.float() # uint8 to fp16/32
im /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
if len(im.shape) == 3:
im = im[None] # expand for batch dim
pred = model(im, augment=augment)
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)
# Process detections
for i, det in enumerate(pred): # detections per image
if len(det):
# Rescale boxes from img_size to im0 size
det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round()
# Write results
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
c = int(cls) # integer class
label = f'{names[c]}'
cal_detect.append([label, xyxy,float(conf)])
return cal_detect
def det_yolov7(info1):
global model, stride, names, pt, jit, onnx, engine
if info1[-3:] in ['jpg','png','jpeg','tif','bmp']:
image = cv2.imread(info1) # 读取识别对象
try:
results = run(model, image, stride, pt) # 识别， 返回多个数组每个第一个为结果，第二个为坐标位置
for i in results:
box = i[1]
p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3]))
color = [0, 0, 255]
cv2.rectangle(image, p1, p2, color, thickness=3, lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.putText(image, str(i[0]) + ' ' + str(i[2])[:5], (int(box[0]), int(box[1]) - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, color, 3)
except:
pass
ui.showimg(image)
if info1[-3:] in ['mp4','avi']:
capture = cv2.VideoCapture(info1)
while True:
_, image = capture.read()
if image is None:
break
try:
results = run(model, image, stride, pt) # 识别， 返回多个数组每个第一个为结果，第二个为坐标位置
for i in results:
box = i[1]
p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3]))
color = [0, 0, 255]
cv2.rectangle(image, p1, p2, color, thickness=3, lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.putText(image, str(i[0]) + ' ' + str(i[2])[:5], (int(box[0]), int(box[1]) - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, color, 3)
except:
pass
ui.showimg(image)
QApplication.processEvents()
class Thread_1(QThread): # 线程1
def __init__(self,info1):
super().__init__()
self.info1=info1
self.run2(self.info1)
def run2(self, info1):
result = []
训练结果：
为什么选择我
博主提供的项目均为博主自己收集和开发的！所有的源码都经由博主检验过，能过正常启动并且功能都没有问题！同学们拿到后就能使用！且博主自身就是高级开发，可以将所有的代码都清晰讲解出来。
多个成功系统案例：
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