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# 道路损伤检测系统 - 完整使用指南
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## 📋 系统简介
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本系统是一个基于YOLO深度学习模型的道路损伤检测系统，支持对视频文件进行智能分析，自动识别和标注道路损伤区域。系统提供了Web界面操作方式，适合不同技术水平的用户使用。
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### 🎯 核心特色功能
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#### 🔍 智能检测技术
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- **动态模型识别**: 自动识别模型类型并优化检测参数
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- **自适应置信度**: 根据检测场景自动调整置信度阈值
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- **多尺度检测**: 支持不同尺寸目标的精确检测
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- **检测质量过滤**: 自动过滤低质量检测结果
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#### 📊 智能标注显示
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- **纯中文标注**: 标注框只显示中文类别名称，更符合中文用户习惯
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- **智能类别映射**: 自动将英文类别名称映射为中文，支持部分匹配和组合词
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- **动态颜色分配**: 根据类别自动分配识别颜色
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- **置信度可视化**: 标注框粗细反映检测置信度
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#### 🗂️ 智能文件管理
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- **智能文件夹生成**: 只为检测到目标的类别创建文件夹，避免生成空文件夹
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- **按类别分组**: 检测结果按损伤类型自动分类存储
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- **完整检测记录**: 详细的检测日志和统计信息
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### 📹 主要功能
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- 📹 支持多种视频格式批量处理
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- 🌐 友好的Web界面操作
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- 📊 详细的检测报告和统计分析
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- 🔧 灵活的模型管理和参数配置
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- 💾 完整的检测结果保存和导出
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## 🚀 快速开始
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### 第一步：环境准备
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#### 系统要求
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- **操作系统**: Windows 10/11
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- **Python版本**: 3.8 或更高版本
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- **内存**: 建议8GB以上
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- **存储**: 建议10GB可用空间
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- **GPU**: 可选，NVIDIA GPU可加速检测
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#### 安装步骤
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1. **安装Python环境**
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- 下载并安装 Python 3.8 或更高版本
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- 下载地址：https://www.python.org/downloads/
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- 安装时勾选 "Add Python to PATH"
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2. **安装系统依赖**
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```bash
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# 方法一：使用安装脚本（推荐）
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双击运行 install.bat
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# 方法二：手动安装
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 第二步：准备文件
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#### 文件结构说明
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```
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检测系统/
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├── app.py # Web应用主程序
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├── batch_detector.py # 批量检测器
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├── config.py # 配置文件
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├── detector.py # 核心检测器
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├── requirements.txt # Python依赖包列表
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├── install.bat # 环境安装脚本
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├── start_web_app.bat # Web应用启动脚本
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├── input_videos/ # 输入视频文件夹
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│ ├── video1.mp4 # 您的视频文件
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│ └── video2.avi # 支持多种格式
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├── models/ # 检测模型文件夹
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│ ├── best.pt # 预训练模型
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│ └── best_info.json # 模型信息
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├── output_frames/ # 检测结果输出文件夹
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├── logs/ # 系统日志文件夹
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├── static/ # Web界面静态资源
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│ └── css/
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│ └── style.css # 界面样式文件
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└── templates/ # Web界面模板
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├── index.html # 主页面
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├── layout.html # 布局模板
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├── report.html # 报告页面
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└── video_results.html # 视频结果页面
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```
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#### 准备检测文件
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1. **准备视频文件**
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- 将需要检测的视频文件放入 `input_videos` 文件夹
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- 支持格式：`.mp4`, `.avi`, `.mov`, `.mkv`, `.wmv`, `.flv`, `.webm`
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- 可以创建子文件夹组织视频文件
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2. **准备检测模型**
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- 系统已预置 `best.pt` 模型
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- 可通过Web界面上传自定义模型（.pt格式）
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### 第三步：启动系统
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#### Web界面启动（推荐）
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```bash
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# 启动Web应用
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双击运行 start_web_app.bat
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# 或者
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python app.py
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```
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然后在浏览器中访问：http://localhost:5000
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## 🌐 Web界面使用指南
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### 界面布局
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- **左侧面板**：检测历史记录和结果列表
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- **右侧面板**：文件管理和检测配置
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- **顶部导航**：功能切换和系统状态
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### 核心功能操作
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#### 1. 视频文件管理
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**添加视频文件：**
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- 方法一：直接将视频文件拖拽到 `input_videos` 文件夹
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- 方法二：通过Web界面的文件管理功能上传
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**文件管理功能：**
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- **查看文件列表**：显示当前待检测的视频文件
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- **删除文件**：移除单个视频文件
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- **清空文件夹**：一键清空所有视频文件
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#### 2. 模型管理
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- **上传新模型**：点击上传区域选择.pt格式的YOLO模型文件
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- **查看模型列表**：显示所有可用模型及其信息
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- **删除模型**：移除不需要的模型文件
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- **模型自动识别**：系统会自动分析模型类型并优化参数
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#### 3. 检测配置
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**选择检测模型：**
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- `best.pt`：专门训练的道路损伤检测模型（推荐）
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- 其他自定义模型：可通过界面上传
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**调整置信度阈值：**
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- **0.3-0.4**：宽松检测，检测更多目标（可能有误检）
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- **0.5-0.6**：平衡检测（推荐）
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- **0.7-0.8**：严格检测，只检测高置信度目标
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**系统会根据模型类型自动优化：**
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- **道路损伤检测**: 0.25-0.4 (系统会自动优化)
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- **通用目标检测**: 0.4-0.6
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- **高精度检测**: 0.6-0.8
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#### 4. 开始检测
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**检测流程：**
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1. 确认视频文件已添加
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2. 选择合适的检测模型
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3. 设置置信度阈值
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4. 点击「开始检测」按钮
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5. 等待检测完成
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**检测过程：**
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- 实时显示检测进度和状态
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- 显示当前处理的视频和帧数信息
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- 自适应检测算法自动优化检测效果
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#### 5. 查看结果
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**检测报告：**
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- 点击左侧检测记录查看详细报告
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- 包含检测统计、时间分析、类别分布等
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- 详细的检测日志和自适应检测统计
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**视频结果：**
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- 查看原始视频帧和标注结果
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- 按类别浏览检测到的损伤
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- 导出检测数据和报告
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## 📊 检测结果说明
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### 支持的损伤类型
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系统可以检测以下18种道路损伤和交通事故类型：
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**道路损伤：**
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- 坑洞
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- 横向裂缝
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- 纵向裂缝
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- 网状裂缝
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- 白线模糊
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**交通事故：**
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- 追尾碰撞
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- 正面碰撞
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- 侧面碰撞
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- 翻车事故
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- 多车连环相撞
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**交通违规：**
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- 违规变道
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- 闯红灯
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- 超速行驶
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**其他：**
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- 交通拥堵
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- 公交车
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- 行人
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- 自行车
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- 摩托车
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### 输出文件结构
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output_frames/
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└── [检测时间戳]/
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├── report.html # 检测报告
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├── summary.json # 检测摘要
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└── [视频名称]/
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├── [类别名称]/ # 按类别分组的检测结果
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│ ├── original/ # 原始帧
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│ └── annotated/ # 标注帧
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├── detection_log.json # 详细检测日志
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├── statistics.json # 统计信息
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└── [视频名称]_detections.json # 详细检测数据
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```
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### 检测数据格式
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```json
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{
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"frame_number": 123,
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"timestamp": "00:02:05",
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"detections": [
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{
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"class": "坑洞",
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"confidence": 0.85,
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"bbox": [x, y, width, height]
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}
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],
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"adaptive_detection": true,
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"detection_quality": 0.78
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}
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```
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## 🔧 系统配置
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### 配置文件说明（config.py）
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- `INPUT_FOLDER`: 输入视频文件夹路径
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- `OUTPUT_FOLDER`: 输出结果文件夹路径
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- `MODELS_FOLDER`: 模型文件夹路径
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- `CONFIDENCE_THRESHOLD`: 默认置信度阈值
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- `SUPPORTED_FORMATS`: 支持的视频格式
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### 检测参数调优
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1. **置信度阈值建议**
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- 道路损伤检测推荐：0.3-0.6
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- 精确检测推荐：0.6-0.8
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- 宽松检测推荐：0.2-0.4
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2. **模型选择**
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- `best.pt`: 专门训练的道路损伤检测模型
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- 系统会自动识别模型类型并优化参数
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## 🚨 故障排除
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### 安装问题
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**Q: install.bat 运行失败**
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- 确保已安装Python 3.8+
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- 以管理员身份运行install.bat
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- 检查网络连接是否正常
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**Q: 缺少依赖包**
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 使用问题
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**Q: Web界面无法访问**
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- 检查防火墙设置
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- 确认端口5000未被占用
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- 重新运行start_web_app.bat
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**Q: 检测速度慢**
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- 检查是否有GPU可用
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- 降低视频分辨率
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- 调整检测参数
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**Q: 内存不足**
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- 减少批量处理的视频数量
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- 降低视频分辨率
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- 关闭其他应用程序
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**Q: 模型加载失败**
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- 检查模型文件完整性
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- 确认模型格式正确（.pt）
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- 重新下载模型文件
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### 日志查看
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```bash
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# 查看系统日志
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type logs\app.log
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# 查看检测日志
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type logs\detection.log
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```
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## 🔄 系统更新与维护
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### 更新依赖包
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```bash
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pip install -r requirements.txt --upgrade
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```
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### 更新模型
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1. 下载新的模型文件
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2. 放入 `models` 文件夹
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3. 通过Web界面上传或直接复制
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4. 系统会自动识别新模型类型
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### 性能优化建议
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1. **硬件优化**
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- 使用SSD存储提高I/O性能
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- 配置NVIDIA GPU加速
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- 增加系统内存
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2. **软件优化**
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- 定期清理输出文件夹
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- 优化视频文件大小
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- 调整检测参数
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## 🎯 使用技巧
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### 提高检测效果
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1. **视频质量**
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- 使用高清视频获得更好的检测效果
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- 确保视频光线充足，画面清晰
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- 避免过度压缩的视频文件
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2. **参数调整**
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- 根据检测目标调整置信度阈值
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- 利用系统的自适应检测功能
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- 观察检测报告中的统计信息进行优化
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3. **结果分析**
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- 查看检测报告了解检测效果
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- 分析类别分布和置信度统计
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- 根据检测质量调整参数
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## 📝 更新日志
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### v2.2.0 - 最新版本
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- ✨ 新增纯中文标注系统
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- 🗂️ 智能文件夹管理，只生成有检测结果的类别文件夹
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- 🔍 改进的自适应检测算法
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- 📊 增强的检测统计和报告功能
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- 🎨 优化的Web界面和用户体验
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### v2.0.0
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- 新增Web界面
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- 优化检测算法
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- 改进用户体验
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- 增加批量处理功能
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### v1.0.0
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- 初始版本发布
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- 基础检测功能
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- 命令行界面
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## 📞 技术支持
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### 联系方式
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如果您在使用过程中遇到问题，可以通过以下方式获取帮助：
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1. **查看日志文件**: 检查 `logs` 文件夹中的日志信息
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2. **检查配置**: 确认 `config.py` 中的配置是否正确
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3. **重新安装**: 运行 `install.bat` 重新安装依赖
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### 常见解决方案
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1. **环境问题**: 确保Python版本和依赖包正确安装
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2. **权限问题**: 以管理员身份运行相关脚本
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3. **网络问题**: 检查网络连接和防火墙设置
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4. **硬件问题**: 确保系统资源充足
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**注意**: 本系统仅供学习和研究使用，检测结果仅供参考，实际应用请结合专业判断。
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**版权声明**: 本系统基于开源技术开发，遵循相关开源协议。 |