基于深度学习的路面裂缝检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览(完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频） ```for i = 1:16 % 遍历结构体就可以一一处理图片了 i if mod(i,4)==1 figure ...
基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测与分割系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割（2）
基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测与分割系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割（1）https://developer.aliyun.com/article/1536759 二、目标分割模型的训练、评估与推理 1.YOLOv8的基本原理 YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步...
基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测与分割系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割（1）
前言 路面坑洞检测与分割系统在保障交通安全、降低道路维修成本以及延长道路使用寿命方面起着至关重要的作用。路面坑洞是公路维护中的一大难题，不仅影响驾驶舒适性，还可能会对车辆造成损害，甚至引发交通事故。通过实时对路面坑洞进行检测并计算其面积占比，YOLOv8算法编写的系统能够迅速提供准确的坑洞数据，帮助维护人员制定针对性的维修方案，优化维修工作的及时性和有效性，降低公路维护的总体成本。 ...
基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 路面标志线检测与识别对于道路安全维护、交通流畅性提升和自动驾驶技术发展都具有关键性作用。正确的标志线识别能够协助司机作出合适的行驶决策，减少违章行为，避免交通事故，比如区分公交专用车道、直行车道或转弯车道。此外，斑马线的检测有助于提醒驾驶员注意减速礼让行人，而自行车道的识别则可以提醒驾驶员保持对自行车骑行者的警惕。 在自动驾驶技术领域，路面标志线识别是保证自动驾...
基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 路面坑洞检测在道路维护、交通安全以及自动驾驶等领域具有重要的意义。首先，及时准确的识别和评估路面损坏（如裂缝、变形和松散等），不仅可以提前预警潜在的危险，避免由于道路状况不佳导致的交通事故，还能为道路维修保养提供依据，提高道路使用寿命和驾驶舒适度。其次，随着自动驾驶技术的发展，路面坑洞检测已经成为了L3/L4级别自动驾驶汽车的先进驾驶辅助系统(ADAS)的必备功能。例如，一些汽车公...
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