CableVision AI - 钢芯铝绞线缺陷检测系统

基于 YOLOv8 的钢芯铝绞线(ACSR)缺陷智能检测系统，适用于电力线路质量检测。

项目结构

├── demos/              # 演示脚本
│   ├── api_server.py   # API服务
│   └── realtime_web_demo.py  # 实时检测Web演示
├── hardware/           # 硬件设计
│   └── device_final.html     # 3D设备设计
├── web_app/            # Web应用
│   ├── app.py          # Flask应用
│   └── templates/      # 页面模板
└── yolo_training/      # 模型训练
    ├── train.py        # 训练脚本
    ├── detect.py       # 推理脚本
    └── models/         # 模型配置

模型性能

• 模型: YOLOv8n
• mAP50: 84.2%
• 数据集: CableInspect-AD (已转换为YOLO格式)

数据集许可

本项目使用的 CableInspect-AD 数据集由 Mila / Hydro-Québec 提供，采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可证。

• 仅限非商业用途
• 需注明来源
• 衍生作品需使用相同许可证

快速开始

安装依赖

pip install ultralytics flask

启动Web应用

cd web_app
python app.py

训练模型

cd yolo_training
yolo train model=yolov8n.pt data=cableinspect_yolo/dataset.yaml epochs=100

功能特性

• 单图检测
• 批量检测
• 实时视频检测
• 3D设备可视化
• 检测报告生成

License

MIT