摘要
路面裂缝检测是道路维护和交通安全领域的重要课题。传统的人工检测方法效率低下、成本高昂且存在安全隐患。随着深度学习技术的快速发展，基于计算机视觉的自动裂缝检测系统已成为研究热点。本文将详细介绍基于YOLO系列算法（YOLOv5/v7/v8/v10）的路面裂缝检测系统，包含完整的UI界面设计、代码实现和数据集构建方案，为相关领域的研究者和开发者提供全面参考。
1. 引言
1.1 研究背景
道路基础设施的老化是一个全球性问题，路面裂缝是道路损坏的早期表现形式。及时检测和修复裂缝可以防止小问题演变成严重的结构损坏，从而延长道路使用寿命，降低维护成本，并提高道路安全性。然而，传统的裂缝检测方法主要依赖人工巡检，这种方法不仅效率低下，而且存在主观性和安全风险。
1.2 深度学习在裂缝检测中的应用
近年来，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域取得了突破性进展，为目标检测和图像分割任务提供了强大工具。YOLO（You Only Look Once）系列算法作为单阶段目标检测的代表，以其高速度和良好精度在实时检测场景中表现出色。
1.3 本文贡献
本文的主要贡献包括：
系统比较YOLOv5/v7/v8/v10在路面裂缝检测任务上的性能
提供完整的端到端检测系统实现，包括数据处理、模型训练和推理
设计用户友好的图形界面，便于实际部署和使用
公开数据集和完整代码，促进研究复现和进一步改进
 validation-api、hibernate-validator 的数据校验扩展)
