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搭建wap网站,头像设计logo,网站建设费用分几年摊销,wordpress火车头数据库模块#x1f6e3;️ 基于YOLO与MobileSAM的路面缺陷智能检测系统 多模态AI驱动 | 实时目标检测 | 智能语义分割 | 深度隐患分析 代码获取#xff1a;https://mbd.pub/o/bread/YZWakptvaw #x1f4d6; 项目背景 (Background) 路面病害#xff08;如裂缝、坑洞、龟裂等#xf…️ 基于YOLO与MobileSAM的路面缺陷智能检测系统多模态AI驱动 | 实时目标检测 | 智能语义分割 | 深度隐患分析代码获取https://mbd.pub/o/bread/YZWakptvaw 项目背景 (Background)路面病害如裂缝、坑洞、龟裂等是影响道路交通安全的重要因素。传统的路面巡检主要依赖人工排查效率低、成本高且易受主观因素影响。本项目构建了一套基于 YOLOv8 是目标检测与 MobileSAM 语义分割的智能路面检测系统。系统不仅能毫秒级定位路面缺陷还能通过MobileSAM自动生成精确的缺陷轮廓Mask并结合LLaVA 多模态大模型生成专业的中文维修建议报告实现路面养护的数字化与智能化。️ 系统架构 (System Architecture)本系统融合了最先进的计算机视觉CV模型与大型语言模型LLMgraph TD Data[路面巡检影像] --|视频流/图片| Core{AI 核心引擎} subgraph Core [智能分析核心] YOLO[YOLOv8 目标检测] --|快速定位 Box| Logic[缺陷逻辑判断] Logic --|发现缺陷| SAM[MobileSAM 智能分割] SAM --|生成精确轮廓| LLaVA[LLaVA 多模态大模型] LLaVA --|深度评估| Report[生成养护建议] end subgraph UI [交互应用层] Web[Gradio 可视化平台] Alert[实时标记与告警] History[历史病害库] end Logic --|路面正常| Web Report -- Web 核心功能 (Core Features)1. 智能缺陷检测与分割 (Detection Segmentation)多类病害识别精准识别裂缝 (Crack)、坑洞 (Pothole)、龟裂/网裂 (Net Cracking)、井盖 (Manhole)及其修补痕迹。 智能分割 (Smart Seg)集成MobileSAM在检测到缺陷的同时自动勾勒出缺陷的精确形状和面积为修补工程量计算提供依据。中文标签支持系统全面本地化检测框与提示信息均完美支持中文显示。2. 深度AI安全评估 (Deep AI Analysis)多模态分析集成LLaVA 大模型作为“AI 养护专家”对检测到的严重病害进行深度语义分析。专业报告自动生成包含病害成因分析、风险等级评估及建议修补方案如灌缝、挖补的详细报告。3. ️ 批量与视频分析 (Batch Video)批量处理支持一次性导入数百张路面照片自动筛选出包含病害的图片并归档。视频巡检支持车载摄像头录像的逐帧分析实时在视频中标记路面缺陷。4. 自动训练闭环 (Auto-Training)一键训练内置傻瓜式训练模块用户上传新数据后只需点击按钮即可启动 YOLOv8 训练。自动热更新训练完成后系统会自动加载最新的best.pt模型无需重启即可应用最新能力。 数据集 (Dataset)本项目使用PDD (Road Defect Dataset)格式数据ID英文名称 (Name)中文说明风险等级0Crack路面裂缝⚠️ 中1Manhole井盖ℹ️ 低2Net网裂/龟裂⚠️ 高3Pothole坑洞⛔ 极高4-6Patch-*各类修补痕迹ℹ️ 低7-8Other其他异物⚠️ 中️ 快速开始 (Quick Start)1. 环境准备确保您的系统安装了 Python 3.8 和 PyTorch (GPU版推荐)。# 安装项目依赖pipinstall-r requirements.txt2. 启动系统python run_web_advanced.py访问浏览器http://localhost:78603. 模型训练 (首次运行必须)由于初始模型可能未针对 PDD 数据集微调建议初次使用时进入“⚙️ 模型训练”标签页。设置 Epochs (建议 50-100)。点击“ 启动训练进程”。训练结束后系统会自动加载新模型即可开始检测。 目录结构RoadDefectDetection/ ├── config.yaml # 系统核心配置文件 ├── pdd.yaml # PDD 数据集配置 ├── run_web_advanced.py # Web 启动入口 ├── src/ │ ├── road_defect_detection_system.py # 核心业务类 (集成 YOLO SAM) │ ├── yolo_detector.py # YOLOv8 封装 │ ├── llava_analyzer.py # LLaVA 分析接口 │ └── web_interface_advanced.py # Gradio 界面 ├── data/ # 数据集目录 └── runs/ # 训练日志与模型权重