基于 YOLOV8 的道路缺陷检测与智能化 UI 界面创新应用
一、引言
随着计算机视觉和深度学习技术的快速发展，智能交通系统已经得到了广泛的关注和应用。在道路缺
陷检测方面，基于 YOLOV8 的道路缺陷检测系统应运而生，为提高道路检测效率和精度提供了有力的
支持。本文将围绕基于 YOLOV8 的道路缺陷检测，以及使用 pyqt 界面创建的 UI 界面展开讨论，详
细介绍系统的实现方法以及其创新点。
二、基于 YOLOV8 的道路缺陷检测
YOLOV8 是一种先进的深度学习目标检测算法，它能够在道路场景中准确检测裂缝、交通设施、坑槽
洼地等区域。该算法通过大量训练数据学习道路场景的特征，然后根据这些特征对图像进行目标检测
。在道路缺陷检测中，YOLOV8 能够快速准确地定位缺陷位置，为后续的维护和修复工作提供有力支
持。
三、系列实现道路场景的裂缝、交通设施、坑槽洼地等区域的检测
基于 YOLOV8 的道路缺陷检测系统可以实现对道路场景的系列检测。系统首先对输入的图像或视频进
行处理，然后利用 YOLOV8 算法进行目标检测。在检测过程中，系统能够准确地识别出道路裂缝、交
通设施、坑槽洼地等区域，并对其进行标记和分类。通过这种方式，系统能够为道路维护和修复工作
提供详细的缺陷信息。
四、pyqt 界面+创新点
为了方便用户使用，我们开发了基于 pyqt 的 UI 界面。该界面支持图像视频输入直接获取结果，用
户可以通过简单的操作来使用系统。此外，我们还创新地引入了多种功能，如实时视频流检测、缺陷
信息统计分析等，使得用户能够更方便地使用系统并获取更多的信息。
在 UI 界面中，我们采用了直观的图形化界面设计，使用户能够轻松地理解和操作系统。同时，我们
还加入了多种交互式功能，如鼠标点击放大查看、拖动调整图像位置等，以提高用户体验。
五、创新点
1. 实时视频流检测：系统支持实时视频流输入，用户可以实时观察道路情况并进行缺陷检测。这有
助于及时发现潜在的道路缺陷并采取相应的措施。
2. 缺陷信息统计分析：系统可以对检测到的缺陷信息进行统计分析，如统计各类缺陷的数量、分布
情况等。这有助于用户了解道路的总体状况并制定合理的维护和修复计划。
