智慧交通无人机航拍道路损伤检测数据集，YOLOv11道路损伤检测、路面病害识别、无人机道路巡检、公路病害检测7类路面病害、车辙坑槽裂缝检测、640×640道路图像、YOLO VOC COCO三格式标注-北京尧图网络

智慧交通无人机航拍道路损伤检测数据集目标检测数据集1014张yolovoccoco三种标注方式图像尺寸:640*640类别数量:7类训练集图像数量:822; 验证集图像数量:101 测试集图像数量:91类别名称: 每一类图像数每一类标注数rutting 车辙 | 24,33longitudinal crack 纵向裂缝 | 208,260tambalan 路面拥包 | 472,637edge crack 边缘裂缝 | 106,111pothole 坑槽 / 坑洞 | 313,728alligator crack 龟裂 / 网状裂缝 | 159,225bumps and sags 路面凹凸 | 13,13image num: 1014一、数据集信息表格1.1 基础信息项目详情数据集名称无人机航拍道路损伤检测数据集总图像数量1014 张图像尺寸640×640标注格式YOLO、VOC、COCO类别总数7 类训练集822 张验证集101 张测试集91 张1.2 类别分布明细序号英文类别中文类别含该类别图像数标注总数0rutting车辙24331longitudinal crack纵向裂缝2082602tambalan路面拥包4726373edge crack边缘裂缝1061114pothole坑槽/坑洞3137285alligator crack龟裂/网状裂缝1592256bumps and sags路面凹凸13131.3 YOLO 类别列表names[rutting,longitudinal crack,tambalan,edge crack,pothole,alligator crack,bumps and sags]二、应用场景无人机道路巡检航拍画面自动识别多种路面病害替代人工现场排查。市政道路养护统计病害类型、数量与分布辅助制定维修、养护计划。公路质量评估定期检测路面状况分析道路老化、损坏趋势。视觉算法研发户外航拍场景、多类别小目标检测模型训练、科研与竞赛。智慧交通系统结合航拍设备实现路面损伤常态化智能监测。三、YOLOv11 训练推理代码3.1 环境依赖安装pipinstallultralytics torch opencv-python numpy3.2 数据集配置文件road_damage_7cls.yamlpath:./road_damage_7cls_datasettrain:images/trainval:images/valtest:images/testnc:7names:0:rutting1:longitudinal crack2:tambalan3:edge crack4:pothole5:alligator crack6:bumps and sags3.3 数据集目录结构road_damage_7cls_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ ├── labels/ # YOLO 标注文件 │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ ├── voc_annotations/ # VOC 标注文件 ├── coco_annotations/# COCO 标注文件 └── road_damage_7cls.yaml3.4 训练代码train_road_damage.pyfromultralyticsimportYOLOdeftrain_damage():modelYOLO(yolov11n.yaml)model.train(dataroad_damage_7cls.yaml,epochs80,imgsz640,batch16,devicecpu,# GPU环境修改为 device0workers4,patience15,ampTrue,mosaic1.0,projectruns/train,nameroad_damage_7cls_det,exist_okTrue)print(训练完成权重路径runs/train/road_damage_7cls_det/weights)if__name____main__:train_damage()3.5 推理测试代码predict_road_damage.pyfromultralyticsimportYOLO modelYOLO(runs/train/road_damage_7cls_det/weights/best.pt)if__name____main__:# 单张图片检测resmodel(test.jpg,saveTrue,conf0.25)# 批量图片检测# res model(./test_imgs/, saveTrue, conf0.25)# 视频/摄像头实时检测# res model(0, saveTrue, conf0.25)print(推理测试完成)

智慧交通无人机航拍道路损伤检测数据集，YOLOv11道路损伤检测、路面病害识别、无人机道路巡检、公路病害检测7类路面病害、车辙坑槽裂缝检测、640×640道路图像、YOLO VOC COCO三格式标注

相关推荐

参考国内集装箱式静音箱优质供应商名单对比分析

智慧交通无人机航拍道路损伤分割数据集公路病害AI检测、无人机路面巡检数据道路损伤分割、路面病害检测、无人机道路巡检、裂纹龟裂掉块识别

《GEO（生成式引擎优化）的核心逻辑与多平台信源策略分析》

更多资讯

Jev模型Agent开发实战：指令遵循与工具调用稳定性解析

OpenClaw仿生机械爪：柔性抓取技术的突破与应用

三维游戏寻路算法：Recast体素寻路实战指南

PyTorch优化基础：最小二乘法实践与自动微分原理

Jev 框架：类型安全 AI 调用与 System One Model 实践

工业相机MVS客户端安装与避坑指南：从环境配置到稳定取流

今日更新

淘宝商品详情API开发实战与性能优化指南

Unity Package Manager刷新错误排查与解决方案

Java record 规范构造器能否被反序列化或反射绕过

本周精选

面向复杂光照与角度的宠物面部识别鲁棒性增强策略

基于DRV8818与STM32的双极步进电机驱动方案实战解析

DRV8818PWPR+PIC18F45K80双极步进电机控制方案实战

本月热门

面向复杂光照与角度的宠物面部识别鲁棒性增强策略

基于DRV8818与STM32的双极步进电机驱动方案实战解析

DRV8818PWPR+PIC18F45K80双极步进电机控制方案实战

读完文章，想聊聊您的网站？