智慧交通道路路障倒树检测数据集 树倒检测识别 树木倒伏检测数据集的训练及应用 森林灾害监测、道路安全巡检、河道清障、无人机林业巡查、项目 / 毕设课题
智慧灾害交通-倒树数据集 7500张图片，适合YOLO模型训练用，图片清晰，标注齐全，直接可训练
数据集内容丰富，覆盖各种倒树场景，适合做检测、识别相关项目
倒树目标检测数据集（YOLO格式）
一、数据集核心信息表
| 项目 | 详情说明 |
|---|---|
| 数据集名称 | 倒树目标检测数据集 |
| 样本数量 | 共7500张图片 |
| 标注格式 | YOLO标准格式（txt标注文件） |
| 目标类别 | 1类：fallentree（倒树） |
| 场景覆盖 | 森林、道路、施工区、河道等多种真实环境下的倒树场景 |
| 图片质量 | 高清清晰图像，标注完整规范，可直接用于模型训练 |
| 适用场景 | 森林灾害监测、道路安全巡检、河道清障、无人机林业巡查、项目/毕设课题 |
二、应用场景
- 森林灾害监测：台风、暴雨等灾害后，自动识别林区倒伏树木，评估灾害损失。
- 道路安全巡检：山区、乡村道路上的倒树识别，辅助道路清障和交通安全保障。
- 河道/水利清障：河道、水库周边的倒树识别，防止树木堵塞河道影响行洪。
- 无人机林业巡查：通过航拍影像自动检测林区倒伏树木，提升巡查效率。
- 课程/毕设项目：目标检测算法、计算机视觉课程的实战项目，数据完整可直接使用。
三、关键标签
#YOLO#目标检测#倒树检测#林业监测#灾害识别#道路巡检#无人机巡查#数据集#计算机视觉#毕设项目
四、YOLO训练代码（Ultralytics框架）
1. 数据集目录结构
fallen_tree_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ # 训练集图片 │ └── val/ # 验证集图片 ├── labels/ │ ├── train/ # 对应YOLO标注txt文件 │ └── val/ └── fallen_tree.yaml # 数据集配置文件2. 数据集配置文件fallen_tree.yaml
path:./fallen_tree_datasettrain:images/trainval:images/valnc:1names:0:fallentree3. 训练主代码train_fallen_tree.py
fromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载预训练模型（YOLOv8s/YOLOv11s均可）model=YOLO("yolov8s.pt")# 开始训练results=model.train(data="./fallen_tree_dataset/fallen_tree.yaml",epochs=100,imgsz=640,batch=16,device=0,# 有GPU填0，无GPU填"cpu"workers=4,patience=15,project="runs/train",name="fallen_tree_detect",exist_ok=True,pretrained=True)print("训练完成！模型保存在 runs/train/fallen_tree_detect/weights/")# 模型评估metrics=model.val()print(f"mAP@50:{metrics.box.map50:.4f}")if__name__=="__main__":main()4. 推理测试代码predict_fallen_tree.py
fromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练好的模型model=YOLO("runs/train/fallen_tree_detect/weights/best.pt")# 单张图片推理img_path="test_image.jpg"results=model.predict(img_path,conf=0.25,save=True)# 可视化结果res_img=results[0].plot()cv2.imshow("Fallen Tree Detection",res_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()