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【图像算法 - 26】使用 YOLOv12 实现路面坑洞智能识别：构建更安全的智慧交通系统

news 2025/9/22 10:42:32

摘要： 在城市交通管理与自动驾驶领域，路面状况的实时感知至关重要。坑洞不仅影响驾驶舒适性，更可能导致爆胎、车辆损坏甚至交通事故。传统依赖人工巡检的方式效率低、成本高、覆盖不全。

关键词： YOLO12, 坑洞检测, 计算机视觉, 深度学习, PyTorch, OpenCV

1. 引言：路面坑洞检测的挑战与AI的机遇

坑洞等是路面状况健康评估的关键指标，极易增大道路安全隐患。及时发现路面坑洞对于预防性维护至关重要。然而，传统的人工目视检查方法存在效率低、主观性强、危险性高等缺点。

在众多先进的模型中，YOLO12凭借其速度快、精度高、易于部署的特点脱颖而出。在保持YOLO系列高效推理速度的同时，实现了卓越的性能，非常适合部署在无人机、巡检机器人或边缘设备上进行实时检测。

本文将详细介绍如何使用 YOLO12 来训练一个路面坑洞智能识别模型。
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2. 技术选型：为什么是YOLO12？

YOLO12 (You Only Look Once 12): 由Ultralytics开发，是YOLO系列的最新迭代。它在架构上进行了优化（如Anchor-Free设计、更高效的Backbone和Neck），在速度和精度上取得了新的平衡。
Ultralytics库: 提供了极其简洁的API，使得数据准备、模型训练、验证和推理变得异常简单，大大降低了开发门槛。

3. 数据准备：高质量标注是成功的关键

数据是深度学习的基石。对于路面坑洞，我们需要带有检测框的数据集。

3.1 数据集获取

公开数据集：
- 网络收集资源
- 自建数据集： 使用无人机、相机拍摄真实场景的路面坑洞图片，更具实际应用价值。

3.2 数据标注

工具推荐： LabelMe, CVAT, Roboflow。
标注要求： 为每一张图像中的每个路面坑洞绘制精确的矩形框。标注工具会生成对应的JSON或COCO格式的标注文件。
数据格式： YOLO12支持 COCO格式 或其自定义的 YOLO格式（文本文件，每行代表一个实例：class_id center_x center_y width height 。我们通常使用COCO格式。

3.3 数据集划分与组织 将数据集划分为训练集(train)、验证集(val)和测试集(test)。典型的划分比例是 70%:15%:15% 或 80%:10%:10%。

组织目录结构如下：

pothole/
├── images/
│   ├── train/      # 训练集图像
│   ├── val/        # 验证集图像
│   └── test/       # 测试集图像
└── labels/├── train/      # 训练集标签 (COCO JSON 或 YOLO txt)├── val/        # 验证集标签└── test/       # 测试集标签

3.4 数据增强 (Data Augmentation) Ultralytics YOLO在训练时默认应用了强大的数据增强策略（如Mosaic, MixUp, 随机旋转、缩放、裁剪、色彩抖动等），这有助于提高模型的泛化能力，防止过拟合，尤其在数据量有限时效果显著。

4. 模型训练：使用YOLO12

4.1 环境搭建

# 1. 安装PyTorch (根据CUDA版本选择)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# 2. 安装Ultralytics 
pip install ultralytics# 3. (可选) 其他依赖
pip install opencv-python matplotlib

4.2 配置文件 (data.yaml) 创建一个 pothole.yaml 文件，描述数据集路径和类别信息：

# 数据集路径
path: ./pothole  # 数据集根目录
train: images/train    # 训练集图像相对路径
val: images/val        # 验证集图像相对路径
test: images/test      # 测试集图像相对路径 (可选)# 类别信息
names:0: pothole  # 类别名称，索引从0开始

4.3 开始训练 使用一行命令即可启动训练！Ultralytics提供了丰富的参数供调整。

from ultralytics import YOLO# 加载已训练的YOLO12 
model = YOLO('yolo12n.pt')  # 推荐使用s或m版本在精度和速度间平衡# 开始训练
results = model.train(data='pothole.yaml',  # 指定数据配置文件epochs=100,                      # 训练轮数imgsz=640,                       # 输入图像尺寸batch=16,                        # 批次大小 (根据GPU显存调整)device=0,                        # 使用GPU 0, 多GPU用 [0, 1, 2]# 以下为可选高级参数# optimizer='AdamW',           # 优化器# lr0=0.01,                    # 初始学习率# lrf=0.01,                    # 最终学习率 (lr0 * lrf)# patience=20,                 # EarlyStopping 耐心值# augment=True,                # 是否使用Mosaic等增强 (默认True)# fraction=1.0,                # 使用数据集的比例# project='my_projects',       # 结果保存的项目目录
)

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4.4 训练过程监控

训练过程中，Ultralytics会实时打印损失值（box_loss, seg_loss, cls_loss, dfl_loss）和评估指标（precision, recall, mAP50, mAP50-95）。
在 runs/detect/xxx/ 目录下会生成详细的训练日志、指标曲线图（如 results.png）和最佳权重文件（weights/best.pt）。

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5. 模型验证与推理

5.1 验证模型性能 训练完成后，使用验证集评估模型：

# 加载训练好的最佳模型
model = YOLO('runs/detect/xxx/weights/best.pt')# 在验证集上评估
metrics = model.val()
print(metrics.box.map)    # mAP50 for detection
print(metrics.seg.map)    # mAP50 for segmentation
print(metrics.box.map50_95) # mAP50-95 for detection
print(metrics.seg.map50_95) # mAP50-95 for segmentation

5.2 进行推理 (检测新图像)

# 加载模型
model = YOLO('runs/detect/xxx/weights/best.pt')# 对单张图像进行预测
results = model('path/to/your/test_image.jpg', imgsz=640, conf=0.25) # conf: 置信度阈值# 结果可视化
for r in results:# 方法1: 使用Ultralytics内置的plot方法 (快速显示)im_array = r.plot()  # 绘制边界框、标签im = Image.fromarray(im_array[..., ::-1])  # BGR to RGBim.show()  # 显示图像

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5.3 批量推理

# 对整个文件夹进行预测
results = model.predict(source='path/to/test_images_folder/', save=True, save_txt=True, imgsz=640, conf=0.25)
# save=True: 保存带标注的图像
# save_txt=True: 保存预测结果到txt文件 (可选)