计算机毕业设计之：基于深度学习的路面检测系统（源码+部署文档+讲解）

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。

主要内容：
我的服务内容包括：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。此外，我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练，帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。

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最主要的是免费咨询相关问题！！

一、详细操作演示视频
在文章的尾声，您会发现一张电子名片👤，欢迎通过名片上的联系方式与我取得联系，以获取更多关于项目演示的详尽视频内容。视频将帮助您全面理解项目的关键点和操作流程。期待与您的进一步交流！
承诺所有开发的项目，全程售后陪伴！！！文章下方有历年的好评（部分）！！

文档学习资料（阿龙可以赠送所有的录制好的讲解视频）：

系统简介：

随着城市交通系统的日益复杂化，道路安全和交通效率成为当下社会关注的重点。特别是在自动驾驶技术、智能交通系统及交通监控设备广泛应用的背景下，路面裂缝检测的重要性日益凸显。路面裂缝不仅影响交通安全，还可能成为交通事故的诱因，因此，开发一种高效、准确的路面裂缝检测系统对于现代交通管理至关重要。

传统的路面检测方法，如人工视觉检查和基于简单传感器的方法，虽然广泛应用，但这些方法往往劳动强度大、效率低下，且无法实现实时监控和快速反应。随着计算机视觉和深度学习技术的迅速发展，利用这些先进技术来改进路面裂缝检测的方法显得尤为重要。

本研究旨在开发一个基于YOLOv5s模型的路面裂缝检测系统。该系统利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），能够在不同环境和光照条件下，自动检测和分类路面裂缝。与传统方法相比，本系统具有更高的检测速度和更好的鲁棒性，能够实现大规模和实时的路面状态监控。

本研究的实施不仅能够提高道路维护的效率，减少因路面问题引发的交通事故，还能为智能交通系统的发展提供技术支持。系统的开发将集成视频上传、裂缝检测及结果展示等功能，为用户提供一个全面的路面检测解决方案。此外，系统还将支持笔记本摄像头进行实时仿真检测，进一步扩展其应用场景。

通过深入研究和应用深度学习在图像处理领域的先进技术，本项目旨在为路面裂缝检测提供一个更加准确、高效且成本效益高的解决方案，为交通安全管理和智能交通系统的发展做出贡献。

系统实现界面：

训练结果：

实现代码：

aimport argparse
import platform
import shutil
import time
from numpy import random
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
import os
import sys
from pathlib import Pathimport cv2
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnnFILE = 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()))  # relativefrom 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 timedef load_model(weights=ROOT / 'best.pt',  # model.pt path(s)data=ROOT / 'data/coco128.yaml',  # dataset.yaml pathdevice='',  # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpuhalf=False,  # use FP16 half-precision inferencednn=False,  # use OpenCV DNN for ONNX inference):# Load modeldevice = 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# Halfhalf &= (pt or jit or onnx or engine) and device.type != 'cpu'  # FP16 supported on limited backends with CUDAif 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 thresholdiou_thres=0.05,  # NMS IOU thresholdmax_det=1000,  # maximum detections per imagedevice='',  # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpuclasses=None,  # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3agnostic_nms=False,  # class-agnostic NMSaugment=False,  # augmented inferencehalf=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 Dataloaderim = letterbox(img, imgsz, stride, pt)[0]# Convertim = im.transpose((2, 0, 1))[::-1]  # HWC to CHW, BGR to RGBim = np.ascontiguousarray(im)im = torch.from_numpy(im).to(device)im = im.half() if half else im.float()  # uint8 to fp16/32im /= 255  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0if len(im.shape) == 3:im = im[None]  # expand for batch dimpred = model(im, augment=augment)pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)# Process detectionsfor i, det in enumerate(pred):  # detections per imageif len(det):# Rescale boxes from img_size to im0 sizedet[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round()# Write resultsfor *xyxy, conf, cls in reversed(det):c = int(cls)  # integer classlabel = f'{names[c]}'cal_detect.append([label, xyxy,float(conf)])return cal_detectdef det_yolov7(info1):global model, stride, names, pt, jit, onnx, engineif 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:passui.showimg(image)if info1[-3:] in ['mp4','avi']:capture = cv2.VideoCapture(info1)while True:_, image = capture.read()if image is None:breaktry: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:passui.showimg(image)QApplication.processEvents()class Thread_1(QThread):  # 线程1def __init__(self,info1):super().__init__()self.info1=info1self.run2(self.info1)def run2(self, info1):result = []result = det_yolov7(info1)class Ui_MainWindow(object):def setupUi(self, MainWindow):MainWindow.setObjectName("MainWindow")MainWindow.resize(1280, 960)MainWindow.setStyleSheet("background-image: url(\"./template/carui.png\")")self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.label = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label.setGeometry(QtCore.QRect(168, 60, 491, 71))self.label.setAutoFillBackground(False)self.label.setStyleSheet("")self.label.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Plain)self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)self.label.setObjectName("label")self.label.setStyleSheet("font-size:22px;font-weight:bold;font-family:SimHei;background:rgba(255,255,255,0);")self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(40, 188, 751, 501))self.label_2.setStyleSheet("background:rgba(255,255,255,1);")self.label_2.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)self.label_2.setObjectName("label_2")self.textBrowser = QtWidgets.QTextBrowser(self.centralwidget)self.textBrowser.setGeometry(QtCore.QRect(73, 746, 851, 174))self.textBrowser.setStyleSheet("background:rgba(0,0,0,0);")self.textBrowser.setObjectName("textBrowser")self.pushButton = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(1020, 750, 150, 40))self.pushButton.setStyleSheet("background:rgba(255,142,0,1);border-radius:10px;padding:2px 4px;")self.pushButton.setObjectName("pushButton")self.pushButton_2 = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(1020, 810, 150, 40))self.pushButton_2.setStyleSheet("background:rgba(255,142,0,1);border-radius:10px;padding:2px 4px;")self.pushButton_2.setObjectName("pushButton_2")self.pushButton_3 = QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)self.pushButton_3.setGeometry(QtCore.QRect(1020, 870, 150, 40))self.pushButton_3.setStyleSheet("background:rgba(255,142,0,1);border-radius:10px;padding:2px 4px;")self.pushButton_3.setObjectName("pushButton_2")MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)self.retranslateUi(MainWindow)QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)def retranslateUi(self, MainWindow):_translate = QtCore.QCoreApplication.translateMainWindow.setWindowTitle(_translate("MainWindow", "基于yolov5s的路面裂缝检测系统"))self.label.setText(_translate("MainWindow", "基于yolov5s的路面裂缝检测系统"))self.label_2.setText(_translate("MainWindow", "请点击以添加文件"))self.pushButton.setText(_translate("MainWindow", "添加文件"))self.pushButton_2.setText(_translate("MainWindow", "开始检测"))self.pushButton_3.setText(_translate("MainWindow", "退出系统"))# 点击文本框绑定槽事件self.pushButton.clicked.connect(self.openfile)self.pushButton_2.clicked.connect(self.click_1)self.pushButton_3.clicked.connect(self.handleCalc3)def openfile(self):global sname, filepathfname = QFileDialog()fname.setAcceptMode(QFileDialog.AcceptOpen)fname, _ = fname.getOpenFileName()if fname == '':returnfilepath = os.path.normpath(fname)sname = filepath.split(os.sep)ui.printf("当前选择的文件路径是：%s" % filepath)def handleCalc3(self):os._exit(0)def printf(self,text):self.textBrowser.append(text)self.cursor = self.textBrowser.textCursor()self.textBrowser.moveCursor(self.cursor.End)QtWidgets.QApplication.processEvents()def showimg(self,img):global vidimg2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)_image = QtGui.QImage(img2[:], img2.shape[1], img2.shape[0], img2.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_RGB888)n_width = _image.width()n_height = _image.height()if n_width / 500 >= n_height / 400:ratio = n_width / 800else:ratio = n_height / 800new_width = int(n_width / ratio)new_height = int(n_height / ratio)new_img = _image.scaled(new_width, new_height, Qt.KeepAspectRatio)self.label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(new_img))def click_1(self):global filepathtry:self.thread_1.quit()except:passself.thread_1 = Thread_1(filepath)  # 创建线程self.thread_1.wait()self.thread_1.start()  # 开始线程if __name__ == "__main__":global model, stride, names, pt, jit, onnx, enginemodel, stride, names, pt, jit, onnx, engine = load_model()  # 加载模型app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)MainWindow = QtWidgets.QMainWindow()ui = Ui_MainWindow()ui.setupUi(MainWindow)MainWindow.show()sys.exit(app.exec_())

为什么选择我：

我是程序员阿龙，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。

已经为上百名同学获得优秀毕业生！！