道路表面缺陷数据集（裂缝 / 井盖 / 坑洼）（6000 张图片已划分、已标注）｜适用于 YOLO 系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

数据集已划分为 train、test、val。共计 6000 张图片，对应标注文件。数据集见文末

本数据集专注于 道路表面缺陷检测与识别，共计 6000 张高分辨率图片，涵盖了常见的 裂缝、井盖、坑洼、修补区域 等多种复杂场景。数据集采用 YOLO 项目标准格式，并已完成 train、val、test 划分与标注，可直接用于深度学习模型的训练与验证。

数据集概述

前言

随着城市化与交通运输业的快速发展，道路基础设施的健康状况直接关系到出行安全与城市运行效率。长期高强度的使用、气候变化以及施工质量差异，都会导致道路表面出现裂缝、坑洼、井盖下沉及修补不良等缺陷。这些问题不仅影响驾驶舒适度，还可能引发交通事故，增加道路养护成本。

传统的道路巡检方式主要依靠人工目测或简单的仪器检测，存在 效率低、准确性不足、主观性强 等局限。近年来，随着 深度学习与计算机视觉技术 的飞速发展，利用图像识别算法实现道路缺陷的 自动化检测与分类 成为研究热点。高质量的数据集在这一过程中发挥着关键作用，它决定了模型能否具备良好的泛化能力与应用价值。

基于此，我们构建了一个涵盖多类缺陷的 道路表面缺陷数据集，共计 6000 张图片，已完成标准化划分与精准标注。该数据集能够为科研人员和工程师提供坚实的数据支撑，推动智能交通与智慧城市的发展。

随着城市化进程的加快，道路交通的使用频率不断上升，路面缺陷问题（如裂缝、坑洼、井盖沉降等）对交通安全和驾驶舒适性造成了显著影响。传统的道路检测依赖人工巡查，不仅耗费人力物力，还容易出现漏检和延迟。

为解决这一问题，基于 计算机视觉与深度学习技术的自动化道路缺陷检测 成为研究热点。本数据集正是为此场景设计，专注于 多类型道路表面缺陷目标检测任务，通过高质量图片与精准标注，帮助研究者与开发者快速构建并优化智能检测模型。

本数据集具有以下特点：

• 多类别覆盖：包括裂缝、井盖、坑洼、修补裂缝、修补网状裂缝、修补坑洼、其他异常等 8 类缺陷。

• 高质量标注：采用 YOLO 格式（txt 文件），一一对应图像文件，标注框准确。

• 标准化划分：已完成训练集、验证集、测试集的划分，方便直接上手。

• 应用场景贴近现实：采集于多种光照、天气与路况条件，增强模型的泛化能力。

数据集详情

• 数据规模：共计 6000 张图像，涵盖不同城市与不同时间段采集的道路表面影像。

• 划分比例：

• 训练集（train）：70%（约 4200 张）

• 验证集（val）：20%（约 1200 张）

• 测试集（test）：10%（约 600 张）

• 标注格式：YOLO 格式（每张图片对应一个 txt 标注文件），格式如下：

  <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

坐标均为归一化形式。

• 类别定义：

• Crack —— 道路裂缝

• Manhole —— 井盖

• Net —— 网状裂缝

• Pothole —— 坑洼

• Patch-Crack —— 修补裂缝

• Patch-Net —— 修补网状裂缝

• Patch-Pothole —— 修补坑洼

• Other —— 其他异常

• 图像特征：

• 分辨率统一为高清规格，适合深度学习训练。

• 涵盖白天、夜间、阴影、雨后等复杂环境，增强鲁棒性。

• 不同路段（高速、城市道路、乡村道路）均有采样，保证多样性。

适用场景

该数据集适合用于以下研究与应用场景：

1. 道路表面缺陷检测可直接应用于目标检测模型（YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等）的训练与测试，用于识别裂缝、坑洼、井盖等常见道路异常。

2. 智能交通系统（ITS）可作为智能交通领域的感知层数据支撑，用于城市道路养护、交通安全监测等。

3. 自动驾驶感知模块在自动驾驶系统中，道路表面信息是重要的环境感知因素，本数据集可用于提升车辆对道路安全的判断能力。

4. 深度学习算法研究可作为目标检测、分割、异常检测等领域的 benchmark，用于验证新模型的有效性。

5. 实际工程落地适用于道路养护部门开发的 AI 道路巡检机器人 或 无人机检测系统，帮助减少人力巡检成本，提高检测效率。

结语

本文介绍的 道路表面缺陷数据集，涵盖了 裂缝、井盖、坑洼、修补区域及其他异常 等多种类别，共计 6000 张已标注图像，并采用 YOLO 标准格式 完成了训练、验证与测试集的划分。该数据集不仅具备类别多样性和场景复杂性，还能够直接应用于主流目标检测算法的训练与验证。无论是在 学术研究 还是 工程落地 中，都具有重要的应用价值。

从整体来看，本数据集的贡献主要体现在以下几个方面：

1. 数据多样性：覆盖多种道路环境（城市道路、乡村公路、高速公路等）。

2. 标注规范化：采用国际通用的 YOLO 格式，方便快速上手。

3. 适用性广：适合用于目标检测、语义分割、异常检测等任务。

4. 贴近实际场景：包含光照、阴影、雨后等复杂环境，提高模型的鲁棒性。

心得

在整理和构建该数据集的过程中，我们深刻体会到：

• 高质量数据比模型更重要：只有保证数据的全面性与准确性，模型才能真正具备实际应用价值。

• 场景复杂性决定模型泛化性：现实道路环境远比实验室场景复杂，数据集必须覆盖多种情况，才能避免模型过拟合。

• 自动化检测具有广阔前景：通过深度学习与计算机视觉，道路缺陷检测能够逐步从人工巡检走向无人化与智能化。

• 开放共享推动进步：将数据集开放给更多研究人员和开发者，不仅能加速技术迭代，还能促进智慧交通与城市养护的整体发展。

未来，我们希望在此数据集的基础上，进一步扩展 更大规模、多模态（如激光雷达+图像）、跨地域 的道路缺陷数据，以满足自动驾驶与智慧城市建设的更高需求。

数据集分享

通过网盘分享的文件：道路表面缺陷数据集链接: https://pan.baidu.com/s/1zm7MASvhx1a57xvftcGZvw?pwd=tkb6 提取码: tkb6