基于YOLO8的道路坑洼检测系统技术栈4312(设计源文件+万字报告+讲解)（支持资料、图片参考_相关定制）_
:yolo8+streamlit 可识别一类：pothole（坑洼）
[1]可以识别图片与视频，也支持本地摄像头识别。其中图片识别支持统计检测到的物体数量，并以表格形式返回到前端页面显示，表格支持搜索、查询、excel导出。
[2]可以通过UI界面动态调节模型置信度与IOU
[3]系统目录下附带有非常详细的环境配置运行指导pdf文件（将近30页），包含windows系统、Liunx系统、MacOS、云端服务器、树莓派、香橙派、英伟达边缘盒子…等部署教程。如果是小白也没有关系，项目附带有免环境安装包教程，免环境安装包解压后，一键启动项目，不需要环境配置，无任何技术门槛，小白也能运行起来项目。因此，担心自己跑不通项目？不存在的，程序亲测无bug，店铺售出上千单，至今无一单存在跑不通项目的情况。
[4]界面UI优美，检测精度高！包含源码、训练好的权重文件。
[5]价格美丽，同类产品全网最低价！！！
[6]本系统是天然的web应用服务（服务端默认在8501端口启动），可以部署到服务器。不同于基于pyside,pyqt之类的系统，这种系统只能在本地电脑运行，而本系统不单单是可以在本地电脑运行，还可以部署到服务器上！部署服务器上之后，提供一个地址链接，其他人也能观摩使用了哦。汇报，演示，交付的不二之选。
关于这个项目使用的训练数据集的信息：道路坑洼伤损数据集。目标检测数据集。数据集是已经标注好的，txt格式，yolo格式，已经划分好训练集与验证集，其中训练集1186张图片，验证集296张图片。包含列表标签文件，数据集拿到之后无需任何处理即可直接用于模型训练，数据集共分为一类：pothole（坑洼）。数据集亲测有效，yolov8n实测map50为89.9%，