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# 道路坑洼检测边缘AI实现
- URL: https://www.hubwiz.com/blog/road-pathole-detection-using-edge-ai/
- Published: 2025-10-21T04:21:14.000Z
- Updated: 2025-10-21T04:21:14.000Z
- Description: 我们的目标是构建一个能够通过实时摄像头信号检测道路坑洼，并且无需大型 GPU 或云端设置。
- Author: admin
- Tags: APPLICATION, RASPBERRY, HAILO-8, YOLO, #Import 2026-10-14 14:41

故事是这样的。我厌倦了每天开车经过坑洼，所以我想——为什么不创建一个可以自动检测坑洼的东西呢？

于是，我萌生了一个小项目：一个由 Raspberry Pi 5、Hailo-8 AI 芯片和 YOLOv8 模型驱动的实时坑洼检测系统。本质上，它就是一台配备 AI 摄像头的紧凑型计算机，可以识别崎岖不平的道路。

简单来说，我们的目标是构建一个能够通过实时摄像头信号检测坑洼，对坑洼的严重程度进行分类（轻微凹陷 vs 深坑），实时估算坑洼的大小，并且无需大型 GPU 或云端设置即可完成所有这些操作。所有功能均在 Raspberry Pi 5 上运行。

这里的关键特性是 Hailo-8 芯片，它为 Pi 提供了强大的 AI 功能。它可以在边缘流畅运行 YOLOv8（一种流行的物体检测模型）。

GitHub 代码库： [Raspberry Pi 5 + Hailo-8 坑洼检测系统](https://github.com/YOUR%5FUSERNAME/pothole-detection-system?ref=hubwiz.com) 。

## 1、设置

好的，设置时间到了。首先你需要：

- Raspberry Pi 5
- Hailo AI HAT+（带 Hailo-8 芯片）
- Raspberry Pi AI 摄像头
- 一点耐心

### 1.1 安装 Hailo SDK

首先，克隆 Hailo 示例代码库。这将安装您需要的驱动程序和工具。

```
git clone https://github.com/hailo-ai/hailo-rpi5-examples.git
cd hailo-rpi5-examples
./install.sh
```

完成后，您的 Pi 即可运行 AI 工作负载。

### 1.2 克隆坑洼检测代码库

将你的项目克隆到 Hailo 的基本管道中。

```
cd ~/hailo-rpi5-examples/basic_pipelines/
git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/pothole-detection-system.git
cd pothole-detection-system
```

### 1.3 运行检测脚本

接下来是精彩的部分——实时运行。

```
python3 pothole_detection.py --input rpi --hef-path ~/path-to-hef-file/Pothole-YOLOv8.hef
```

该命令启动摄像头，加载您的 YOLOv8 模型（已为 Hailo 编译），并开始实时检测坑洼。

如果一切顺利，视频流中坑洼周围将会出现边界框。

## 2、工作原理

让我来详细解释一下幕后发生的事情（因为这部分其实非常酷）。

- 摄像头信号经过 GStreamer，这是一个管理帧捕获的视频管道。
- 每一帧都被发送到 Hailo-8 芯片。
- YOLOv8 模型检测坑洼并对其进行分类。
- 结果会重新绘制在屏幕上。

以下是 Python 中推理功能的简化说明：

```
from hailo_platform import Device
from yolov8_inference import YOLOv8Detector

device = Device()
detector = YOLOv8Detector(device, hef_path="Pothole-YOLOv8.hef")
for frame in camera_stream():
    detections = detector.detect(frame)
    draw_boxes(frame, detections)
    show(frame)
```

这基本上就是整个过程——捕获、检测、显示。

## 3、切换输入

如果你不想使用 Pi 摄像头，可以连接 USB 网络摄像头。

```
python basic_pipelines/detection.py --input usb
```

或者，如果您有多个摄像头：

```
python basic_pipelines/detection.py --input /dev/video0

```

就这么简单。

## 4、重新训练你的模型

如果你有自己的坑洼数据集（例如，来自你所在城市的道路），你可以重新训练 YOLOv8 以提高准确率。Hailo 的 Apps Infra 代码库提供了重新训练指南。训练完成后，你可以使用 Hailo 的数据流编译器 (DFC) 编译你的模型，得到一个 .hef 文件。

## 5、其他可以尝试的酷炫功能

这个设置的功能远不止坑洼。你可以运行：

```
python basic_pipelines/pose_estimation.py
python basic_pipelines/instance_segmentation.py
python basic_pipelines/depth.py
```

Hailo 的示例涵盖了从物体检测到深度估计的所有内容——所有示例都针对 Raspberry Pi 5 进行了优化。

## 6、为什么这真的很重要

你可能会想：“好吧，这很有趣，但为什么要用坑洼呢？” 因为这是一个城市真正可以使用的边缘 AI 项目。想象一下，把其中一个安装在城市车辆上——它可以记录经过的每一个坑洼，发送 GPS 数据，并帮助道路维护团队更快地修复。

它体积小巧、价格低廉、效率高——无需云服务器，也无需高端 GPU。

## 7、我的收获

我喜欢这个项目的原因是 AI 硬件变得如此易于获取。几年前，在 60 美元的电脑上实时运行 YOLO 简直是一个梦想。现在，有了 Hailo-8 这样的芯片，这完全可以实现。

如果你手边有 Raspberry Pi，我强烈建议你尝试一下。你将学到很多关于嵌入式 AI 的知识，甚至可能有助于改善你所在城市的道路状况。

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原文链接：[Real-Time Pothole Detection on Raspberry Pi 5 with Hailo-8 and YOLOv8](https://medium.com/coding-nexus/real-time-pothole-detection-on-raspberry-pi-5-with-hailo-8-and-yolov8-2a36392231e3?ref=hubwiz.com)

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