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摘要

道路坑洼是影响行车安全与道路使用寿命的主要因素之一，实现自动化、高效率的坑洼检测对智能交通系统具有重要意义。本文基于YOLO26目标检测算法构建了一套道路坑洼识别检测系统，采用单类别（pothole）检测任务，共使用3 043张图像进行训练，273张用于验证，174张用于测试。实验结果表明，模型在验证集上的平均精度均值（mAP@0.5）达到0.895，最佳F1分数为0.85，最大召回率为0.92，误报率仅约2%，展现出良好的检测精度与较低的虚警水平。混淆矩阵分析进一步显示，模型对坑洼的正确识别数量为825。总体而言，该系统具备较高的实用价值，可在较低置信度阈值下实现可靠的道路坑洼预警，但仍需在漏检率方面进一步优化以满足极端安全场景需求。

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https://www.bilibili.com/video/BV1FnohB8Esd/

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摘要

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功能模块

1、用户管理模块

2、界面与交互模块

3、检测源管理模块

4、检测参数配置模块

5、YOLO检测核心模块

6、结果显示模块

7、结果保存模块

8、工具栏功能

9、辅助功能

10、数据校验模块

引言

背景

数据集介绍

2. 标注信息

训练结果

核心性能指标​编辑​编辑​编辑

混淆矩阵分析​编辑​编辑

关键结论：

训练曲线分析

Ultralytics YOLO26

概述

主要功能

常用标注工具

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功能模块

✅用户登录注册：支持密码检测，密码加密。

注册

登录

✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅日志记录：日志标签页记录操作和错误信息，带时间戳

✅结果保存模块：支持图片/视频/摄像头检测结果保存

1、用户管理模块

2、界面与交互模块

3、检测源管理模块

4、检测参数配置模块

5、YOLO检测核心模块

6、结果显示模块

7、结果保存模块

8、工具栏功能

9、辅助功能

10、数据校验模块

引言

随着自动驾驶技术与智能巡检系统的快速发展，道路表面异常检测逐渐成为研究热点。坑洼作为最常见的道路损坏类型之一，不仅影响驾驶舒适性，还极易引发交通事故和车辆损坏。传统的道路巡检依赖人工目视或专用检测车辆，存在效率低、主观性强、成本高等问题。近年来，基于深度学习的视觉检测方法，尤其是YOLO系列算法，因其在实时性与准确性之间的良好平衡，被广泛应用于道路缺陷检测任务中。

本研究基于YOLO框架设计并实现了一个面向道路坑洼的单类别识别系统。通过对真实道路图像数据进行训练与评估，系统性地分析了模型在精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵及训练收敛性等方面的表现。。

背景

道路基础设施的安全性与可用性直接关系到公众出行效率和生命财产安全。在众多道路病害类型中，坑洼（pothole）具有发生频率高、扩展速度快、修复成本低但危害大的特点。坑洼通常由雨水渗透、冻融循环、交通荷载反复作用等因素形成，初期表现为细微裂缝，随后逐渐发展为明显凹陷或破洞。一旦形成，坑洼会进一步加剧路面破坏，并在雨天或夜间显著增加行车风险，例如导致车辆爆胎、悬挂系统损坏甚至失控事故。

传统的坑洼检测方法主要依赖人工巡检或专用检测车辆。人工巡检方式效率低下，且受天气、光线、疲劳等因素影响，容易造成漏检或误判。专用检测车辆通常配备激光雷达、三维扫描仪或高精度惯导系统，虽然检测精度较高，但设备昂贵、维护复杂，难以实现大范围、高频次的道路巡检。因此，开发一种低成本、高效率、可实时部署的坑洼自动检测方法成为迫切需求。

近年来，随着深度学习技术的突破，基于视觉的目标检测算法在道路缺陷识别领域展现出巨大潜力。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法将目标检测任务统一为回归问题，实现了端到端的实时检测，特别适用于车载边缘计算平台。YOLO模型通过卷积神经网络直接预测图像中目标的类别与边界框，具有检测速度快、对小目标敏感、易于训练和部署等优点。已有研究表明，YOLO26算法在路面裂缝、坑洼、标线破损等检测任务中均能达到90%以上的平均精度。

然而，道路坑洼检测仍面临若干挑战：

• 外观多样性：坑洼的形状、大小、深度、颜色差异大，且常与阴影、积水、油污等混淆；

• 环境干扰：光照变化、路面纹理、车道线等背景信息可能干扰模型判断；

• 样本不均衡：坑洼相对于正常路面属于稀疏事件，容易导致模型偏向背景类别；

• 实时性要求：部署在自动驾驶或辅助驾驶系统中，需要毫秒级推理延迟。

针对上述问题，本研究基于YOLO框架构建了一套专门针对道路坑洼的单类别检测系统，并通过实际采集的道路图像数据集进行训练与评估。后续章节将详细说明数据集构建、模型训练配置、性能指标分析以及改进建议，以期为道路自动化巡检与智能驾驶辅助系统提供可行的技术参考。

数据集介绍

本研究所使用的数据集为道路场景下的坑洼图像集合，

数据集共包含3 490 张有效标注图像，具体划分为：

2. 标注信息

所有图像均采用人工标注方式，标注类别为单一类别：

• 类别名称：pothole（坑洼）

• 类别数量（nc）：1

训练结果

核心性能指标

混淆矩阵分析

• 真正例（TP）：825 → 正确识别的坑洼

• 假负例（FN）：145 → 漏检的坑洼（占真实坑洼的15%）

• 假正例（FP）：17 → 误检为坑洼的背景（误报较少）

• 真负例（TN）：30 → 正确识别的背景

关键结论：

• 召回率 ≈ 0.85（825/(825+145)）→ 漏检率15%

• 精确率 ≈ 0.98（825/(825+17)）→ 误报率仅2%

训练曲线分析

从results.png数据看：

Ultralytics YOLO26

概述

Ultralytics YOLO26 是 YOLO 系列实时对象检测器的最新演进，从头开始专为边缘和低功耗设备而设计。它引入了简化的设计，消除了不必要的复杂性，同时集成了有针对性的创新，以实现更快、更轻、更易于访问的部署。

YOLO26 的架构遵循三个核心原则：

• 简洁性:YOLO26是一个原生的端到端模型，直接生成预测结果，无需非极大值抑制（NMS）。通过消除这一后处理步骤，推理变得更快、更轻量，并且更容易部署到实际系统中。这种突破性方法最初由清华大学的王傲在YOLOv10中开创，并在YOLO26中得到了进一步发展。
• 部署效率：端到端设计消除了管道的整个阶段，从而大大简化了集成，减少了延迟，并使部署在各种环境中更加稳健。
• 训练创新：YOLO26 引入了MuSGD 优化器，它是SGD 和MUON的混合体——灵感来源于 Moonshot AI 在 LLM 训练中Kimi K2的突破。该优化器带来了增强的稳定性和更快的收敛，将语言模型中的优化进展转移到计算机视觉领域。
• 任务特定优化：YOLO26 针对专业任务引入了有针对性的改进，包括用于Segmentation的语义分割损失和多尺度原型模块，用于高精度姿势估计的残差对数似然估计 (RLE)，以及通过角度损失优化解码以解决旋转框检测中的边界问题。

这些创新共同提供了一个模型系列，该模型系列在小对象上实现了更高的精度，提供了无缝部署，并且在CPU 上的运行速度提高了 43%— 使 YOLO26 成为迄今为止资源受限环境中最实用和可部署的 YOLO 模型之一。

主要功能

• DFL 移除
  分布式焦点损失（DFL）模块虽然有效，但常常使导出复杂化并限制了硬件兼容性。YOLO26 完全移除了 DFL，简化了推理过程，并拓宽了对边缘和低功耗设备的支持。

• 端到端无NMS推理
  与依赖NMS作为独立后处理步骤的传统检测器不同，YOLO26是原生端到端的。预测结果直接生成，减少了延迟，并使集成到生产系统更快、更轻量、更可靠。

• ProgLoss + STAL
  改进的损失函数提高了检测精度，在小目标识别方面有显著改进，这是物联网、机器人、航空影像和其他边缘应用的关键要求。

• MuSGD Optimizer
  一种新型混合优化器，结合了SGD和Muon。灵感来自 Moonshot AI 的Kimi K2，MuSGD 将 LLM 训练中的先进优化方法引入计算机视觉，从而实现更稳定的训练和更快的收敛。

• CPU推理速度提升高达43%
  YOLO26专为边缘计算优化，提供显著更快的CPU推理，确保在没有GPU的设备上实现实时性能。

• 实例分割增强
  引入语义分割损失以改善模型收敛，以及升级的原型模块，该模块利用多尺度信息以获得卓越的掩膜质量。

• 精确姿势估计
  集​成残差对数似然估计​(RLE)，以实现更精确的关键点定位，并优化解码过程以提高推理速度。

• 优化旋转框检测解码
  引入专门的角度损失以提高方形物体的检测精度，并优化旋转框检测解码以解决边界不连续性问题。

常用标注工具

假设您现在准备好进行标注。有几种开源工具可以帮助简化数据标注流程。以下是一些有用的开放标注工具：

Label Studio：一个灵活的工具，支持各种标注任务，并包含用于管理项目和质量控制的功能。 CVAT：一个强大的工具，支持各种标注格式和可定制的工作流程，使其适用于复杂的项目。 Labelme：一个简单易用的工具，可以快速标注带有多边形的图像，非常适合简单的任务。 LabelImg: 一款易于使用的图形图像标注工具，特别适合以 YOLO 格式创建边界框标注。

这些开源工具经济实惠，并提供一系列功能来满足不同的标注需求。

界面核心代码：