这是一个基于YOLO11目标检测模型的开源道路病害检测系统，采用FastAPI和Vue3前后端分离架构，可自动识别道路裂缝、坑洞等病害。项目附带开源数据集，适合智慧交通、市政养护领域的开发者及研究人员用于模型训练和二次开发。
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https://www.gitcc.com/qingwatai88/road-detect-datasets
通过深度学习目标检测模型，实现对道路图像/视频中各种病害（裂缝、坑洞等）的自动识别。采用前后端分离架构，提供优雅流畅的用户界面
技术框架
基于 YOLO11 + FastAPI + Vue 3 的现代化道路病害检测系统
AI道路病害检测系统是一个基于现代深度学习技术的开源项目，旨在通过人工智能技术自动化识别道路的各种病害。它提供了一整套从模型、后端服务到前端交互的完整解决方案。
🛠️ 核心技术
该系统采用了现代化的技术栈，确保了其高效性和易用性：
- AI模型 (YOLO11)：系统核心采用先进的YOLO11目标检测模型，能够高效、精准地识别道路图像或视频中的裂缝、坑洞等多种病害。
- 后端框架 (FastAPI)：使用高性能的Python Web框架FastAPI构建后端服务，负责处理图像上传、模型推理和结果返回，保证了系统的响应速度。
- 前端框架 (Vue 3)：前端界面基于Vue 3开发，为用户提供了一个优雅、流畅且响应迅速的操作体验。
- 开源数据集：项目不仅开源了代码，还附带了数据集，这对于研究人员和开发者进行二次开发、模型训练和性能评估至关重要。
🏗️ 主要功能
作为一个完整的系统，它提供了端到端的功能：
- 病害自动识别：系统能够自动分析上传的道路图像或视频，并精准定位和分类各种病害，如裂缝、坑洞等。
- 可视化交互界面：提供了一个用户友好的Web界面，用户可以方便地上传文件、查看检测结果（如在图像上标注出病害位置和类型）。
- 前后端分离架构：清晰的前后端分离设计，使得系统更易于维护、扩展和部署。
🚧 应用场景
该系统主要面向智慧交通和市政养护领域，具有广泛的应用前景：
- 道路巡检自动化：可集成到巡检车辆或无人机上，替代传统的人工巡检，实现大规模、高效率的道路状况普查。
- 市政设施养护：帮助市政管理部门快速发现路面病害，为制定科学的养护和维修计划提供数据支持。
- 高速公路运维：用于高速公路的定期检测，及时发现安全隐患，保障行车安全。
📈 市场前景
随着“新基建”和智慧城市建设浪潮的推进，传统依赖人力的道路巡检方式已难以满足日益增长的道路养护需求。AI道路病害检测系统代表了行业发展的必然趋势：
- 降本增效：自动化检测能大幅降低人工成本，同时提升检测效率和覆盖范围。
- 精准决策：通过AI识别和数据分析，可以生成量化的道路健康报告，为养护决策提供科学依据，实现从“被动维修”到“主动预防”的转变。
- 开源生态价值：该项目作为开源项目，降低了技术门槛，能够吸引更多开发者和研究者加入，共同推动AI在基础设施检测领域的创新和应用
https://www.gitcc.com/qingwatai88/road-detect-datasets
通过深度学习目标检测模型，实现对道路图像/视频中各种病害（裂缝、坑洞等）的自动识别。采用前后端分离架构，提供优雅流畅的用户界面
技术框架
基于 YOLO11 + FastAPI + Vue 3 的现代化道路病害检测系统
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