"高精度道路瑕疵检测识别系统搭建与实现；基于深度学习的道路瑕疵（裂纹、检查井、网、裂纹块、网块、坑洼块、坑洼等）检测系统可用于日常生活中检测与定位道路瑕疵目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。另外道路瑕疵检测系统同时支持原始图像与检测结果图像的同时展示，原始视频与检测结果视频的同时展示。;基于深度学习的高精度道路瑕疵检测系统（PyTorch Pyside6 YOLOv5 模型）摘要：基于深度学习的高精度道路瑕疵（裂纹（Crack）、检查井（Manhole）、网（Net）、裂纹块（Patch-Crack）、网块（Patch-Net）、坑洼块（Patch-Pothole）、坑洼（Pothole）等）检测系统可用于日常生活中或野外来检测与定位道路瑕疵目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用 YOLOv5 目标检测模型训练数据集，使用 Pysdie6 库来搭建页面展示系统，同时支持 ONNX、PT 等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括道路瑕疵训练模型的导入、初始化；置信分与 IOU 阈值的调节、图像上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；视频的上传、检测、可视化结果展示、结果导出与结束检测；摄像头的上传、检测、可视化结果展示与结束检测；已检测目标列表、位置信息；前向推理用时。另外本道路瑕疵检测系统同时支持原始图像与检测结果图像的同时展示，原始视频与检测结果视频的同时展示。本博文提供；"
高精度道路瑕疵检测识别系统是一种能够准确检测并识别道路上各种瑕疵的系统。它基于深度学习算法，可以在日常生活中或野外环境中使用，对道路上的裂纹、检查井、网、裂纹块、网块、坑洼块、坑洼等瑕疵进行检测和定位。该系统不仅支持通过图片进行目标检测，还支持视频和摄像头等多种方式进行检测，并且能够将检测结果可视化并导出为图片或视频。
为了训练模型并进行目标检测，系统采用了YOLOv5目标检测模型，并使用Pysdie6库搭建了页面展示系统。同时，该系统还支持将训练好的模型输出为ONNX和PT等格式的权重模型。用户可以通过系统的导入和初始化功能，将训练好的模型导入到系统中，并进行相应的参数调节，例如置信分和IOU阈值的调节。
在使用系统进行检测时，用户可以上传图片、视频或者通过摄像头进行实时检测，并在系统界面上查看检测结果。系统支持将检测结果进行可视化展示，用户可以直观地了解到道路上的瑕疵情况。同时，系统还提供了结果导出功能，用户可以将检测结果导出为图片或视频，以便进一步分析和处理。
除了基本的检测功能，系统还提供了一些辅助功能。比如，系统可以记录已检测的目标列表及其位置信息，用户可以随时查看和管理已检测的目标。系统还可以显示前向推理的用时，方便用户评估检测效率。另外，系统支持同时展示原始图像和检测结果图像，以及原始视频和检测结果视频，便于用户对比分析。
综上所述，基于深度学习的高精度道路瑕疵检测系统是一款功能强大的工具，能够在道路瑕疵检测领域发挥重要作用。它采用了先进的深度学习算法，并结合了多种数据源和可视化展示功能，能够帮助用户快速准确地识别道路上的瑕疵，提供可靠的决策支持。
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