学校名称：上海市闵行中学
完成者：王微
项目简介内容：道路路面因为各种原因，可能有个别坑洼，以往道路巡检主要依靠人工完成，费时费力且易遗漏路面问题。作为驾驶者角度来说，高速通过路面坑洼如来不及看见，有一定风险，如果有一个计算机视觉系统，能提前看到路面坑洼，可以有一定预警作用，从道路管理路政部门来说，可以做为自动巡检路面用，本装置的摄像装置采用和行车记录仪一样的摄像头装置，实时采集路面情况时采用配置不高的一体机就可以了， 训练数据时采用最新的YOLOv8 框架。训练数据包含6962张训练图片，271张验证图片的坑洞检测图片。经试验，在2080ti显卡11g, amd 5600的电脑上训练50个回合要耗时约3小时。训练好后的模型体积不大才6M，不仅可用于PC机做推理，还可用笔记本，或掌上电脑等小设备上使用。经过训练YOLOv8模型进行推理的结果很不错的，能较好识别道路的坑洞，可以做进一步的项目的基础。另外YOLOv8相比于以前的yolo v5,yolo v7版本，训练步骤有所简化，更方便使用。
图4