yolov8道路缺陷检测-道路坑洞检测-道路裂缝检测

news2024/11/11 20:51:46

路面裂缝检测是计算机视觉在基础设施维护中的一个重要应用。使用 YOLOv8 进行路面裂缝检测的过程与绝缘子检测类似，包括数据准备、模型训练和部署。下面是一个详细的流程，包括代码示例。

1. 数据准备

在这里插入图片描述

数据收集

图像采集：通过无人机、车载摄像头或其他设备拍摄路面图像。
公开数据集：可以使用一些公开的路面裂缝数据集，如 Crack500、CFD 等。
合成数据：如果真实数据不足，可以考虑使用合成数据来增强训练集。

数据标注

使用工具（如 LabelImg 或 VGG Image Annotator）手动标记裂缝区域。
标注信息应包括裂缝的位置（边界框坐标）和类别（如果有多种类型的裂缝）。

数据清洗

删除模糊不清或光照极差的图片。
检查并修正错误标签。

数据扩增

应用随机裁剪、旋转、翻转等变换来增加数据多样性。
调整亮度、对比度等参数模拟不同光照条件下的效果。

2. 配置文件

创建一个配置文件 config.yaml 来定义数据路径和类别信息：

# config.yaml
train: path/to/train/images
val: path/to/val/images
test: path/to/test/images

nc: 1  # number of classes (crack)
names: ['crack']

3. 训练脚本

创建一个 Python 脚本来训练模型：

# train.py
from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO('yolov8n.yaml')  # or use a pre-trained model like 'yolov8n.pt'

# Train the model
results = model.train(data='config.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# Save the best model
model.export(format='onnx')

在这里插入图片描述

4. 测试脚本

创建一个测试脚本来评估模型性能：

# test.py
from ultralytics import YOLO
import cv2

# Load the trained model
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.onnx')

# Load an image
image_path = 'path/to/test/image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# Perform inference
results = model.predict(source=image, save=True, conf=0.5)  # save predictions to runs/detect/predict/

# Display results
for result in results:
    for box in result.boxes:
        x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
        class_id = int(box.cls[0])
        confidence = float(box.conf[0])
        label = f'{model.names[class_id]} {confidence:.2f}'
        cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(image, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5. 部署

对于简单的本地部署，可以将上述测试脚本包装成一个 Web 服务。这里使用 Flask 作为例子：

# app.py
from flask import Flask, request, jsonify
from ultralytics import YOLO
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
import io

app = Flask(__name__)

# Load the trained model
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.onnx')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    if 'file' not in request.files:
        return jsonify({'error': 'No file part'}), 400
    file = request.files['file']
    if file.filename == '':
        return jsonify({'error': 'No selected file'}), 400
    if file:
        image = Image.open(io.BytesIO(file.read()))
        image = np.array(image)
        
        # Perform inference
        results = model.predict(source=image, conf=0.5)
        
        # Prepare response
        output = []
        for result in results:
            for box in result.boxes:
                x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
                class_id = int(box.cls[0])
                confidence = float(box.conf[0])
                label = model.names[class_id]
                output.append({
                    'label': label,
                    'confidence': confidence,
                    'bbox': [x1, y1, x2, y2]
                })
        
        return jsonify(output)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)