基于 YOLOv8 全系列的乡村道路路面缺陷智能检测与预警系统实战

基于 YOLOv8 的乡村道路路面缺陷智能检测实战

在乡村振兴战略推进中，"村村通"工程已覆盖全国绝大多数行政村。然而，随着农村公路里程突破 450 万公里，传统人工巡检模式效率低、盲区多、响应慢的问题日益凸显。当 AI 技术与低空无人机结合，一场管护智能化革命正在发生。

一、痛点分析：传统巡检的局限

农村公路具有"点多、线长、面广"的特征。人工巡检日均里程不足 20 公里，且受地形限制，桥梁涵洞等路段常存在盲区。调研显示，病害发现平均滞后 47 天，裂缝发展成坑槽的比例高达 63%，导致养护成本激增。此外，基层人员老龄化严重，数据记录依赖纸质台账，难以实现动态追踪。

二、技术选型：为什么选择 YOLOv8

YOLOv8 作为 Ultralytics 推出的最新一代模型，相比 v5/v7 有显著升级，非常适合此类场景：

架构优化：骨干网络引入 C2f 结构替代 C3，梯度流更丰富；Head 部分采用解耦头设计，从 Anchor-Based 转向 Anchor-Free。
损失函数：引入 TaskAlignedAssigner 正样本分配策略及 Distribution Focal Loss，提升训练稳定性。
多任务支持：不仅支持目标检测，还涵盖姿态估计、实例分割、跟踪等多种任务。
模型家族：提供 n/s/m/l/x 五种参数量级，可根据算力与精度需求灵活选择。

官方项目地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

三、开发实践：模型训练流程

我们选取 n、s、m、l、x 五款不同量级的模型进行横向对比。以下是基础训练代码示例：

from ultralytics import YOLO

# 加载 YOLOv8n 模型并训练
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)

# 同理可配置 s/m/l/x 模型
# model = YOLO('yolov8s.yaml').load('yolov8s.pt')
# model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)