道路病害AI视觉检测系统融合了YOLOX+Opencv深度学习算法技术，道路病害AI视觉检测系统通过无人机、检测车、相机等视频流实现了对道路病害的自动化检测。在检测过程中，系统无需人工干预，能够自动分析图像数据，识别出病害区域。通过深度学习模型的训练，系统能够识别多种类型的道路病害，如裂缝、坑洼、隆起等。一旦识别出病害，系统会将其标记出来，并生成详细的病害报表。此外，系统还具备强大的抗干扰能力。通过算法优化，系统能够自动适应不同的光照条件和路面纹理，确保检测结果的准确性和稳定性。无论是在阳光直射的白天，还是在光线昏暗的夜晚，系统都能保持高准确率的病害检测。
YOLOv8 与YOLOv5出自同一个团队，是一款前沿、最先进（SOTA）的模型，基于先前 YOLOv5版本的成功，引入了新功能和改进，进一步提升性能和灵活性。YOLOv8是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLOv8 旨在快速、准确且易于使用，这也使其成为对象检测、图像分割和图像分类任务的绝佳选择。具体创新包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，还支持YOLO以往版本，方便不同版本切换和性能对比。YOLOv8 有 5 个不同模型大小的预训练模型：n、s、m、l 和 x。关注下面的参数个数和COCO mAP（准确率），可以看到准确率比YOLOv5有了很大的提升。特别是 l 和 x，它们是大模型尺寸，在减少参数数量的同时提高了精度。
随着城市化进程的加快，道路病害的检测与维护成为了城市管理中的一项重要任务。传统的道路病害检测方法依赖于人工巡查，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的干扰。为了提高道路病害检测的效率和准确性，基于YOLOX+Opencv深度学习算法的道路病害AI视觉检测系统应运而生。系统的核心在于YOLOX算法，这是一种高效的目标检测算法，能够实时处理视频流中的图像数据。结合Opencv库，系统能够对图像进行预处理，增强病害特征的识别能力。
# From Mr. Dinosaur
import os
def listdir(path, list_name): # 传入存储的list
for file in os.listdir(path):
file_path = os.path.join(path, file)
if os.path.isdir(file_path):
listdir(file_path, list_name)
else:
list_name.append(file_path)
list_name = []
path = 'D:/PythonProject/data/' # 文件夹路径
listdir(path, list_name)
print(list_name)
with open('./list.txt', 'w') as f: # 要存入的txt
write = ''
for i in list_name:
write = write + str(i) + '\n'
f.write(write)道路病害AI视觉检测系统这种智能化的检测方式，不仅减轻了检测人员的工作负担，还大大提高了检测效率和准确性。传统的人工检测方法可能需要数小时甚至数天才能完成的工作，通过AI视觉检测系统，可以在几分钟内完成，并且检测结果更加精确。随着技术的不断进步，道路病害AI视觉检测系统将在未来的城市道路维护中发挥越来越重要的作用。它不仅能够提高道路的安全性和使用寿命，还能为城市管理者提供更加科学、高效的决策支持。通过智能化的手段，我们能够让道路病害检测变得更加简单、快捷，为城市交通的顺畅运行提供坚实的保障。
