道路基础设施的健康状况直接影响交通安全与城市运营效率。传统人工巡检方式存在效率低、覆盖范围有限等问题，而基于深度学习的自动化检测技术为道路缺陷识别提供了创新解决方案。本文介绍一个结合YOLO目标检测模型与PySide6图形界面的道路塌陷检测系统，实现了高效、可视化的缺陷检测流程。
完整项目地址：道路缺陷检测系统
系统架构概览
系统采用模块化设计，包含三大核心组件：
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交互层（UI_Components）
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基于PySide6的GUI界面，提供双模式检测（批量/单图）、实时预览、统计面板等功能
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响应式布局支持4K分辨率，组件复用率高达85%
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逻辑层（File_Processor）
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多线程处理机制：
PredictionThread实现非阻塞式批量处理 -
视频流处理优化：基于OpenCV的帧抽取与MP4V编码技术
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模型层
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采用Ultralytics YOLOv8模型，默认输入尺寸640×640，置信度阈值0.5
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 函数中使用 TypeScript 处理 null 和 undefined 的最佳实践)
