基于 YOLOv11 的室外道路检测

人工智能机器人案例ID：236609

空白

2 年经验· 重庆邮电大学

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案例介绍

作品二：基于 YOLOv11 的室外道路智能检测系统（作品介绍）
作品名称：基于 YOLOv11 的室外道路智能检测系统

作品介绍：
本作品基于 YOLOv11 深度学习目标检测模型，构建了一套室外道路场景的智能检测系统，用于识别车道线、路面障碍物、施工区域等关键要素，可应用于自动驾驶感知前端、道路巡检和智慧交通等场景。系统支持对摄像头实时视频流进行处理，将检测结果以边框、类别和置信度形式实时叠加展示，同时提供结果保存与简单统计功能，便于后续分析与评估。

我在项目中主要负责算法部分与工程落地：从公开数据集和自采数据中构建训练集，完成数据清洗、标注和增强；基于 YOLOv11 完成模型训练、验证和参数调优，在保证准确率的前提下尽量降低延迟。同时实现模型在本地 GPU 环境上的部署与推理加速，对推理过程进行优化，使系统能够在常见显卡上实现接近实时的检测效果。并基于 Python / OpenCV 搭建了简单的前端展示与可视化界面，完成从视频输入到检测结果展示的一整套流程。项目实践表明，该系统在典型室外道路场景下具有较好的鲁棒性和实时性，为后续自动驾驶和道路监测相关项目提供了基础模块。