如何将YOLOv5集成到路面坑洼检测系统中，并展示在现实道路图像的检测效果？请给出详细的实现流程和代码实例。

YOLOv5算法因其快速与准确的检测性能，特别适合应用于实时路面坑洼检测系统。为了实现这一功能，你需要按照以下步骤进行：

参考资源链接：[YOLOv5路面坑洼检测系统：毕业设计完整源码及数据集](https://wenku.csdn.net/doc/1ak38snm8g?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **环境准备**：确保你的开发环境已经安装了Python、PyTorch以及其他必要的深度学习库。YOLOv5对PyTorch版本有一定要求，请根据官方文档进行相应版本的安装。

2. **数据集准备**：你需要准备一个包含路面图像的数据集，并对坑洼部分进行标注。标注可以使用如LabelImg等工具完成，标注文件通常为.xml格式，包含物体的位置和类别信息。

3. **模型训练**：使用YOLOv5提供的训练脚本，根据你的数据集进行模型的训练。你需要配置训练参数，如批大小、学习率、训练轮次等，可以在YOLOv5的配置文件中进行调整。

4. **模型评估与测试**：训练完成后，使用测试集对模型进行评估，确保模型具有良好的泛化能力。测试可以使用YOLOv5提供的评估脚本进行。

5. **代码集成**：在Python代码中加载训练好的模型，使用YOLOv5提供的接口进行图像检测。示例代码片段如下：

    ***
    ***mon import DetectMultiBackend
    from utils.datasets import LoadImages
    from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
    from utils.torch_utils import select_device, time_synchronized

    # 模型加载
    model = DetectMultiBackend('yolov5s.pt', device='cuda')
    stride, names, pt = model.stride, model.names, model.pt
    imgsz = 640

    # 图像加载与处理
    dataset = LoadImages('test道路图像路径', img_size=imgsz, stride=stride, auto=pt)
    for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
        img = torch.from_numpy(img).to('cuda')
        img = img.float()  # uint8 to fp16/32
        img /= 255  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        if len(img.shape) == 3:
            img = img[None]  # expand for batch dim

        # 推理并应用非极大值抑制
        pred = model(img, augment=False, visualize=False)
        pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, None, False, max_det=1000)

        # 处理检测结果
        for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
            if len(det):
                # 将坐标从模型大小转换为原始图像大小
                det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()

                # 打印结果
                for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                    c = int(cls)  # 整数类别
                    label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
                    plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=colors(c, True), line_thickness=3)

        # 显示结果
        cv2.imshow(str(p), im0s)
        cv2.waitKey(1)  # 1 millisecond

6. **结果展示**：在图像上标记出检测到的坑洼位置，并展示到界面上供用户查看。

通过上述步骤，你可以成功地将YOLOv5集成到路面坑洼检测系统中，并在实际道路图像上进行测试。为了进一步深化你的理解，请参考《YOLOv5路面坑洼检测系统：毕业设计完整源码及数据集》，其中包含了详细的文档说明和带注释的源码，能够帮助你更好地理解和实践整个系统的设计与部署。

参考资源链接：[YOLOv5路面坑洼检测系统：毕业设计完整源码及数据集](https://wenku.csdn.net/doc/1ak38snm8g?spm=1055.2569.3001.10343)