计算机毕业设计之基于Yolov11深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统

本系统是一款融合了Yolov11深度学习算法、Django后端框架和Vue前端技术的智能道路裂缝检测与分析系统。系统通过Yolov11算法实现对道路裂缝的精准识别和定位利用Django构建稳定高效的后端服务同时借助Vue打造直观易用的前端界面。管理员登录后可直观查看系统首页快速进入YOLO检测模块进行实时裂缝检测并通过图表历史记录追踪分析裂缝变化趋势。系统后台管理功能强大管理员可对YOLO识别记录和bbox记录进行详细管理包括查看、编辑、删除等操作确保数据准确性和系统运行效率。该系统不仅提升了道路裂缝检测的自动化和智能化水平还为道路维护部门提供了科学的数据支持有助于提前发现潜在道路安全隐患制定合理的维护计划。系统设计注重用户体验和数据处理效率旨在为道路安全维护提供高效、可靠的解决方案具有广泛的应用前景和社会价值。通过持续优化和升级系统将进一步提升检测精度和数据分析能力为智慧城市建设贡献力量。系统实现本系统基于Yolov11深度学习技术结合Django和Vue框架实现了智能道路裂缝检测与分析的全面功能。在系统实现方面首先构建了前端展示界面通过Vue框架的响应式设计和组件化开发实现了系统首页、YOLO检测模块和图表历史记录的直观展示。管理员登录后可以便捷地访问这些模块实时查看检测结果和历史数据。前端界面与后端服务器通过API接口进行数据交互确保了信息的实时更新和高效传输。后端实现上采用了Django框架搭建了稳定的服务器架构负责处理前端请求、执行检测任务和管理数据记录。YOLO检测模块作为核心功能集成了Yolov11模型对上传的图像数据进行实时检测生成裂缝的识别结果和bbox记录。这些数据被存储在数据库中供管理员进行后续管理和分析。管理员进入后台后可以方便地对YOLO识别记录和bbox记录进行查看、编辑和删除等操作实现了数据的全面管理。整个系统在实现过程中注重了模块化的设计理念保证了各部分的高内聚低耦合提升了系统的可维护性和扩展性。通过前后端的紧密配合和高效实现本系统为道路裂缝的智能检测与分析提供了可靠、稳定的解决方案。用户点击历史记录可以看到时间、检测数量、上传图片等信息点击即可查看详情。