### 📥 1、背景介绍

道路坑洞、裂缝等病害的识别，是计算机视觉在道路巡检中的常见应用。通过目标检测模型，可以定位路面图像中的相关目标，为道路巡检、病害统计及检测系统开发提供基础。

实际检测中，裂缝形态细长，坑洞的外观容易受光照、阴影和路面纹理影响，车辆移动拍摄也会带来视角与清晰度变化。因此，道路病害检测适合用于开展复杂背景识别、小目标检测和模型改进实验。

本数据集来源于某城乡地区采集的真实路面图像，使用车载GoPro HERO7和三星Galaxy A14智能手机采集，共包含2009张已标注图片，提供YOLO与COCO两种格式。

### 📌 2、数据集概览

| 项目 | 内容 |
| --- | --- |
| 数据集名称 | 道路病害检测数据集 |
| 任务类型 | 目标检测 |
| 图片总数 | 2009张 |
| 图像分辨率 | 640 × 360 |
| 类别数量 | 3类 |
| 识别类别 | 坑洞、裂缝、井盖 |
| 标注格式 | YOLO、COCO |
| 标注状态 | 已完成标注 |
| 数据来源 | 某城乡地区真实路面图像 |
| 采集设备 | GoPro HERO7、三星Galaxy A14智能手机 |
| 采集方式 | 车辆移动拍摄、静态拍摄 |

### 🗂 3、类别与标注说明

本数据集包含以下3类检测目标：

| 类别编号 | 类别名称 |
| --- | --- |
| 0 | 坑洞 |
| 1 | 裂缝 |
| 2 | 井盖 |

**其中，井盖属于路面设施目标，检测到井盖不代表井盖存在损坏、缺失或其他异常。**

数据集提供两种标注格式：

| 标注格式 | 说明 |
| --- | --- |
| YOLO | 使用TXT文件保存目标类别及归一化边界框坐标 |
| COCO | 使用JSON文件组织图片、类别与目标标注信息 |

YOLO目标检测标签每行对应一个目标，格式如下：

```bash
class_id x_center y_center width height
```

各字段分别表示类别编号、目标框中心坐标、目标框宽度和高度。坐标与宽高均相对于图像尺寸归一化。

使用前建议抽查图片与标签是否对应，重点检查细小裂缝、阴影附近的坑洞以及远处目标的标注情况。使用COCO格式时，应读取JSON中的类别映射，不要直接假设其类别ID与YOLO编号相同。

### 🧠 4、模型训练

下面以YOLOv8和YOLO格式标注为例，介绍基础训练流程。代码为训练参考，路径和参数需根据实际文件及电脑配置调整。

**（1）创建Python环境**

安装Miniconda后，打开终端或Anaconda Prompt，执行：

```bash
conda create -n road_damage_yolo python=3.10 -y
conda activate road_damage_yolo
```

**（2）安装依赖**

```bash
python -m pip install -U ultralytics
```

如需使用NVIDIA显卡训练，应安装与显卡驱动匹配的PyTorch，并检查GPU是否可用：

```bash
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
```

输出为`True`，表示当前PyTorch环境可以调用CUDA。

**（3）检查数据划分与配置文件**

先查看数据包是否已划分训练集、验证集和测试集。如果尚未划分，需要先完成划分，并将图片与对应标签放入相应目录。

对于车辆移动采集的图像，建议按道路路段或采集批次进行划分，避免同一路段的高度相似画面同时进入训练集和测试集。

若图片按`images/train`、`images/val`和`images/test`组织，可创建以下`data.yaml`：

```bash
path: D:/datasets/road_damage

train: images/train
val: images/val
test: images/test

names:
  0: pothole
  1: crack
  2: manhole_cover
```

这里使用英文名称作为显示标签，分别对应坑洞、裂缝和井盖，编号与上述类别定义一致。如果没有单独的测试集，可删除`test`配置项。

图片和标签应按文件名对应，例如：

```bash
images/train/road_001.jpg
labels/train/road_001.txt
```

如果实际文件夹结构不同，应按实际路径修改配置。

**（4）编写训练脚本**

新建`train.py`，填写以下代码：

```bash
from ultralytics import YOLO


if __name__ == "__main__":
    # 加载预训练权重，首次运行可能需要联网下载
    model = YOLO("yolov8n.pt")

    model.train(
        data="D:/datasets/road_damage/data.yaml",
        epochs=100,
        imgsz=640,
        batch=8,
        workers=0,
        project="runs/road_damage",
        name="yolov8n_baseline"
    )
```

运行训练：

```bash
python train.py
```

建议先将`epochs`设置为`3`，检查数据读取、标签预览和结果保存是否正常，再开展正式训练。如果显存不足，可先将`batch`改为`4`或`2`。

原始图片为640 × 360，训练时由框架完成缩放和填充，无需提前将图片强行拉伸为正方形。如果自行裁剪或改变图像尺寸，需要同步处理目标框坐标。

**（5）使用训练好的模型预测**

训练结束后，可加载输出目录中的`best.pt`进行预测：

```bash
from ultralytics import YOLO


if __name__ == "__main__":
    model = YOLO(
        "runs/road_damage/yolov8n_baseline/weights/best.pt"
    )

    model.predict(
        source="D:/test_images",
        conf=0.25,
        save=True
    )
```

请将权重路径和待检测图片目录改为自己的实际路径。如需检测道路视频，可将`source`改为视频文件路径。

### 🛠 5、配套技术服务

本商品包含数据集及使用与部署说明文件，可按说明自行开展实验。

如需环境配置、模型训练与调参、图片或视频检测演示、简单检测界面开发，可私信沟通，按实际需求提供付费技术服务。服务内容、费用及交付范围提前确认。

### ❓ 6、常见问题

**Q：YOLO和COCO两种格式应该选择哪一种？**

A：使用本文的YOLOv8训练示例时，选择YOLO格式即可。使用其他检测框架时，可根据项目要求选择COCO格式。

**Q：可以判断井盖是否损坏或缺失吗？**

A：当前类别包含“井盖”，没有单独区分正常、损坏或缺失状态。若需识别井盖异常，需要补充相应样本和标注。

**Q：裂缝检测能直接得到裂缝长度和面积吗？**

A：目标检测主要输出类别和边界框，不能直接得到精确的裂缝轮廓、长度或面积。若需进行精细测量，通常需要进一步开展分割和尺度标定。

**Q：如何评估模型效果？**

A：可结合Precision、Recall、mAP及实际预测结果进行判断，分别查看坑洞、裂缝和井盖三类目标的表现。同时建议使用不同路段、不同设备采集的新图片，检查模型的泛化能力。

### 📩 7、数据集获取

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11847601/d6f253b2f205d825d75d5c6d66042ce4.png)

📥 1、背景介绍 道路坑洞、裂缝等病害的识别，是计算机视觉在道路巡检中的常见应用。通过目标检测模型，可以定位路面图像中的相关目标，为道路巡检、病害统计及检测系统开发提供基础。 实际检测中，裂缝形态细长，坑洞的外观容易受光照、阴影和路面纹理影响，车辆移动拍摄也会带来视角与清晰度变化。因此，道路病害检测适合用于开展复杂背景识别、小目标检测和模型改进实验。 本数据集来源于某城乡地区采集的真实路面图像，使

【YOLO数据集】道路病害检测数据集｜2009张真实路面图像

人工智能

硬件

开发工具

本道路病害检测数据集含2009张真实路面图像，覆盖坑洞、裂缝、井盖三类目标，提供YOLO与COCO双格式标注。适用于复杂背景下的目标检测、小目标识别及模型改进实验，支持YOLOv8训练与部署，为道路巡检与病害统计提供高质量数据支撑。

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【YOLO数据集】道路病害检测数据集｜2009张真实路面图像-腾讯云开发者社区-腾讯云

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