路面病害缺陷检测系统 纵向裂缝数据集 横向裂缝道路数据集 龟裂识别 坑槽数据集 纵向修补数据集
基于街景影像的驾驶视角路面病害检测数据集。从baidu地图获取的8000张街景影像，对超过20,000个路面病害进行了标注。该数据集涵盖了某首都共5个区，包括多种城市道路类型和路面状况。所标注的路面病害共包括六种病害类别和一种易混淆的非混凝土路面类型，类别：纵向裂缝、横向裂缝、龟裂、坑槽、纵向修补、横向修补和井盖。2.7GB数据量，yolo格式标注。
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基于街景影像的驾驶视角路面病害检测数据集（8000 张图像，20,000+ 标注，7 类目标，YOLO 格式）构建完整YOLOv8 路面病害检测系统，包含：
- ✅ 数据集说明与目录结构
- ✅
dataset.yaml配置 - ✅ YOLOv8 训练代码（支持多尺度、早停、验证）
- ✅ 推理（单图 / 视频 / 批量）
- ✅ 可视化评估（mAP、混淆矩阵）
- ✅ 简易部署方案（ONNX + OpenCV）
📌 一、数据集概览
| 属性 | 内容 |
|---|---|
| 图像数量 | 8000 张（百度街景，驾驶视角） |
| 总标注数 | >20,000 个 |
| 覆盖区域 | 某首都 5 个行政区 |
| 道路类型 | 城市主干道、次干道、支路等 |
| 数据量 | 2.7 GB |
| 标注格式 | YOLO（.txt） |
| 类别数 | 7 类 |
🏷️ 类别定义（7 类）
| ID | 类别名称（英文） | 中文含义 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 0 | longitudinal_crack | 纵向裂缝 | 沿行车方向的裂缝 |
| 1 | transverse_crack | 横向裂缝 | 垂直于行车方向的裂缝 |
| 2 | alligator_crack | 龟裂 | 网状密集裂缝 |
| 3 | pothole | 坑槽 | 路面缺失形成的凹坑 |
| 4 | longitudinal_repair | 纵向修补 | 纵向裂缝修补痕迹 |
| 5 | transverse_repair | 横向修补 | 横向裂缝修补痕迹 |
| 6 | manhole | 井盖 | 易混淆的非病害目标（用于抑制误报） |
💡注意：井盖虽非病害，但常被误检为坑槽，保留有助于提升模型鲁棒性。