坑洼检测，基于数据集。-ITADN社区

坑洼检测——数据集

优质

本数据集专注于收集并整理各类道路表面缺陷信息，旨在通过图像识别技术自动检测路面坑洼状况，提升道路维护效率与安全性。该数据集包含665张带有PASCAL VOC格式边界框注释的图像，用于创建检测模型，并且可以用作概念验证（POC/POV）来维护道路安全。所有注释都属于一个类别：坑洞。相关文件包括Pothole Detection_datasets.txt和Pothole Detection_datasets.zip。

数据集：路面坑洼识别的目标检测数据集

优质

本数据集专为路面坑洼识别设计，包含大量标注图像，旨在推动目标检测算法在道路维护与智能驾驶中的应用与发展。该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9和YOLOv10）、Faster R-CNN 和 SSD等模型的训练，包含681张图片以及对应的txt标签文件。此外，还提供了一个指定类别信息的yaml文件和xml格式的标签文件。

深度学习坑洼积水目标检测数据集

优质

本数据集专为深度学习设计，聚焦于识别与分类图像中的坑洼和积水区域，旨在提升道路安全监控系统的精确度。这是一个深度学习积水目标检测数据集——坑洼积水数据集，里面的数据都是我自己仔细标注的，包含了很多细节。如果有兴趣的话可以尝试使用一下。

基于MATLAB的路面坑洼检测系统

优质

本系统采用MATLAB开发，旨在高效识别和评估道路表面的破损情况。通过先进的图像处理技术与机器学习算法，实现对路面坑洼等缺陷的自动检测，为公路维护提供科学依据。项目代码功能已经过验证并确保稳定可靠运行，欢迎下载使用！在使用过程中如遇到任何问题或有任何建议，请随时与我们沟通。本项目主要面向计算机相关专业的在校学生、专业教师及企业员工，包括但不限于计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信和物联网等领域。该项目具有丰富的拓展空间，既适合初学者作为进阶学习的工具，也适用于毕业设计、课程作业或初期项目的演示等用途。我们鼓励大家在此基础上进行二次开发，并期待您在项目中找到乐趣和灵感。同时欢迎您的分享与反馈！本项目使用MATLAB软件制作，包含GUI登录界面及算法界面，能够检测路面坑洼情况，现已调试完成并可正常使用。

基于改良YOLOv5的路面坑洼检测技术

优质

本研究提出了一种改进版YOLOv5算法，专门用于高效准确地识别和定位道路表面的坑洼缺陷，以提升交通安全与维护效率。坑洼是路面常见的病害之一，对行车安全构成威胁。如何准确快速地检测路面坑洼成为了一个重要的研究课题。现有的检测方法在处理小目标和密集目标场景下的精度较低，为此本段落提出了一种改进的YOLOv5模型。具体来说，在YOLOv5的主干网络中引入了CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制，增强了模型对关键特征的关注能力；同时将损失函数由原来的设置改为EIoU (Efficient Intersection over Union)，进一步提升了目标检测精度。实验表明，所提出的改进模型在处理小目标和密集目标场景时能够快速准确地识别路面坑洼，在Annotated Potholes Image Dataset数据集中取得了82%的mAP（mean Average Precision），相较于原始YOLOv5提高了6.7%，并且优于其他主流方法的表现。

基于CNN与AlexNet的坑洼检测研究论文

优质

本论文探讨了利用卷积神经网络（CNN）及AlexNet模型在路面坑洼检测中的应用，旨在提升道路安全监测技术。道路维修面临避免事故、应对交通繁忙及控制维护成本的挑战。恶劣环境条件与高使用频率导致路面出现坑洞。目前用于检测这些缺陷的方法多为手动操作，耗时较长。本段落采用光谱聚类（SC）和深度学习技术来识别路面上的坑洼情况。在第一种方法中，输入图像通过光谱聚类及形态运算处理，并利用阈值分类器进行坑洼检测。这种方法无需训练阶段即可完成任务。第二种方案则运用卷积神经网络(CNN)与AlexNet模型对路面缺陷进行检测和识别。研究团队在一个包含300张图片的平衡数据集上测试了上述两种方法，该数据集中一半为含有坑洞的图像，另一半则是没有坑洞的情况。鉴于深度学习算法需要大量样本以优化训练效果，在本案例中通过数据增强技术扩大了样本库规模。最终结果显示，相较于光谱聚类的方法，使用CNN和AlexNet模型在检测路面缺陷方面取得了显著更高的准确性。

基于 YOLOv7 和 ESRGAN 的坑洼检测改进方法

优质

本研究提出了一种结合YOLOv7与ESRGAN的方法，旨在提升道路坑洼缺陷检测精度和效率。通过增强图像质量，优化目标检测性能，为智能交通系统提供有力支持。坑洼是常见的道路危险源之一，会对车辆造成损害并给驾驶员带来安全风险。卷积神经网络（CNN）在业界广泛用于基于深度学习的目标检测，并且在此硬件改进与软件实现方面取得了重大进展。本段落提出了一种独特的算法，利用超分辨率生成对抗网络（SRGAN）提高低分辨率相机或视频源图像的质量，通过超分辨率技术进行自动坑洼检测。然后使用You Only Look Once (YOLO) 网络的最新版本YOLOv7，在不同质量级别的行车记录仪图像上建立基准性能来检测坑洼，并分析在对低质量图像放大处理后的速度和准确性提升。 ### 使用YOLOv7与ESRGAN改进坑洼检测 #### 一、引言作为全球道路上的重大问题之一，坑洼不仅损害车辆而且威胁驾驶员的安全。因此开发自动化系统以进行有效的坑洼检测变得至关重要。然而，在使用低分辨率摄像头或视频源的情况下，传统技术的准确性和效率会受到限制。 #### 二、背景与现有技术近年来深度学习的发展尤其是卷积神经网络（CNN）的应用在目标检测领域取得了显著进步。CNN能够有效提取图像特征并识别特定对象。硬件的进步如GPU计算能力的提升也极大地促进了模型训练，而开源工具如TensorFlow和PyTorch则支持了软件实现。 #### 三、ESRGAN概述 ##### 3.1 原理介绍增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）是一种用于图像超分辨率处理的技术。其核心思想是利用生成对抗网络（GAN）来提高低分辨率图像的质量，使其接近或达到高分辨率图像的水平。相较于传统SRGAN，ESRGAN具有更好的视觉效果和更真实的细节还原能力。 ##### 3.2 技术优势 - **高保真度**：ESRGAN能生成更为真实、细节丰富的图像。 - **抗锯齿**：处理后的图像边缘更加平滑自然。 - **适应性强**：适用于多种类型的低分辨率图像。 - **快速高效**：在保持高质量输出的同时，实现快速处理。 #### 四、YOLOv7介绍 ##### 4.1 技术背景 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测框架，以其高速度和高精度而闻名。YOLOv7是该系列的最新版本，在速度与准确性的平衡上有显著改进。 ##### 4.2 关键特性 - **单次推断**：YOLO采用单次推断机制，无需多次扫描图像即可完成目标检测。 - **轻量级架构**：设计了更为精简高效的网络结构，降低了计算资源需求。 - **自适应调整**：模型能够根据输入图像大小动态调整自身参数以提高泛化能力。 - **多尺度预测**：支持不同尺度下的目标检测，增强了小目标的检测能力。 #### 五、ESRGAN与YOLOv7结合应用 ##### 5.1 实现流程 1. 收集低分辨率或低质量行车记录仪图像作为输入数据。 2. 使用ESRGAN进行超分辨率处理以提高图像清晰度。 3. 将处理后的图像送入YOLOv7网络完成坑洼检测任务。 4. 对比分析预处理前后检测速度与准确性，评估算法性能。 ##### 5.2 效果评估 - **速度**：测试整个流程的运行时间包括超分辨率时间和目标检测时间。 - **准确性**：统计正确识别出坑洼的比例以评估算法的有效性。 - **鲁棒性**：分析在不同光线条件、天气状况下的表现，验证算法的稳定性和可靠性。 #### 六、实验结果与讨论通过对比测试发现ESRGAN和YOLOv7相结合的方法，在低分辨率图像上检测坑洼的效果明显优于仅使用YOLOv7的传统方法。具体表现为： - **速度**：尽管加入了ESRGAN预处理步骤，整体检测时间仍然较快满足实时需求。 - **准确性**：经过超分辨率处理后的图像质量得到显著提升有助于YOLOv7更准确地识别出坑洼区域。 - **鲁棒性**：即使在光线不足或有遮挡的情况下该方法仍能保持较高的检测率。 #### 七、结论与展望本研究提出了一种结合ESRGAN和YOLOv7的方法，有效解决了低分辨率图像下的坑洼检测问题。未来的研究可以进一步探索如何优化模型结构提高处理效率；同时考虑集成更多环境因素使系统更加智能灵活为道路维护提供技术支持。

坑洼路面图像识别数据集

优质

该数据集包含大量标记的道路表面状况图片，旨在帮助训练机器学习模型准确识别和分类各类道路损坏情况，如裂缝、坑洞等。坑洼道路图像识别数据集是一个专门用于检测和分析路面状况的机器学习资源库，旨在帮助开发者训练出能够准确识别并定位道路上的各种缺陷（如坑洼）的智能模型。该数据集中包括了大量经过标注的道路图像，涵盖了不同类型的路况异常情况，例如各种大小与深度的坑洼以及其他道路表面问题。在机器学习领域中，图像识别是一种让计算机理解和处理视觉内容的技术手段，可以用于识别物体、人物和场景等信息。随着卷积神经网络（CNN）的发展，在众多图像处理任务上取得了显著成果。CNN通过模仿人类视觉系统的工作原理来提取特征，因此能够高效且准确地完成图像识别工作。构建一个高效的坑洼道路图像识别系统对于智能交通以及自动驾驶技术来说至关重要。这项技术不仅能提升车辆的安全性、减少事故风险，还能帮助相关部门及时发现并修复路面问题，提高维护效率。此外，该技术还可以应用于道路交通安全监测和智能化管理系统中，从而增强整体的交通安全水平。除了在交通领域中的应用外，坑洼道路图像识别还具有广泛的应用前景，在智能城市建设与维护过程中可以用来评估基础设施的状态；同时也可以被用于无人机巡检、远程监控系统以及各种形式的安全监视任务当中。为了训练出一个性能优异且能够泛化的模型，数据集的质量和多样性至关重要。高质量的数据应包含不同光线条件及天气状况下的图像，并涵盖多种环境因素如车辆、行人与交通标志等。此外，准确的标注信息是确保机器学习算法能有效提取特征的关键所在；而适当的预处理步骤（比如调整尺寸、归一化对比度）则有助于提高模型训练效率和识别性能。在利用数据集进行模型开发时，研究人员通常会采用各种技术手段来扩充其规模并增强多样性，例如通过旋转、缩放或颜色变换等方式生成更多样化的道路场景图像。同时还会采取交叉验证等方法来进行模型评估以确保其实用性不仅限于特定的数据环境。实际应用中除了基于视觉的识别算法之外还可能需要结合其他传感器数据（如激光雷达和超声波传感器）来获取更全面的道路信息，从而进一步提升系统的整体性能与可靠性。例如，通过利用激光雷达提供的精确距离测量可以辅助模型更加准确地判断坑洼的具体深度及形状。总之，高质量的数据集以及先进的机器学习技术的应用使得道路缺陷的检测变得更为精准和高效，在智能交通系统安全运行方面发挥着重要的作用。未来随着相关领域的不断进步和发展，预计将会有更多创新性的应用与解决方案被开发出来。

VOC数据集中的路面坑洼识别.zip

优质

本项目为一个针对VOC数据集中的路面坑洼进行自动识别的研究，通过图像处理与机器学习技术提升道路安全评估效率。用于训练自己的目标检测系统的VOC格式数据集可以应用于YOLOV5的开发。

路面坑洞检测数据集.zip

优质

本数据集包含大量城市道路图像及标注信息，专门用于训练和测试路面坑洞自动检测算法模型。标题中的Pothole检测数据集.zip指的是一个专门用于识别和检测路面坑洼（Potholes）的计算机视觉数据集。在智能交通、城市管理和自动驾驶等领域，准确地检测路面坑洼至关重要，因为它们可能对车辆安全和道路维护带来严重影响。这个数据集可能是由图像和对应的标注信息组成的，用于训练和验证机器学习或深度学习模型。数据集通常分为训练集（train）和验证集（valid）。训练集用于训练模型，让模型学会识别坑洼；验证集则用于在训练过程中评估模型的性能，帮助调整参数以防止过拟合。这两个部分是开发机器学习模型的基础元素。在这个计算机视觉任务中，数据集中包含图像文件（例如.jpg或.png）和对应的标注文件（如.xml或.csv），这些标注提供了有关坑洼位置、形状等信息。通过使用这些信息指导模型学习并理解图像中的目标特征。构建这样的数据集通常包括以下几个步骤： 1. 数据收集：实地拍摄或者从网络上获取含有路面坑洼的图片。 2. 标注：人工或自动地对图中每个坑洼进行标注，生成相应的文件。 3. 数据清洗：检查和去除模糊、重复以及无关的图像以保证数据集的质量。 4. 数据划分：将收集到的数据划分为训练集与验证集。通常的比例为70%用于训练而剩余30%作为验证使用，但具体比例可以根据项目需求进行调整。 5. 数据增强：为了提高模型泛化能力，可以通过旋转、缩放等方法对图像数据进行处理。在预处理阶段中，可能还需要执行归一化、灰度转换或直方图均衡操作以更好地适应计算机视觉任务。同时也可以通过裁剪或者改变尺寸来加速计算过程。训练过程中通常会使用卷积神经网络（CNN）架构，如VGG、ResNet等，并且需要对学习率、批次大小和优化器类型进行超参数调优，从而提高模型性能。验证集的作用在于定期评估模型在新数据上的表现以防止过拟合。当发现训练过程中模型不再提升时，则可以考虑停止进一步的训练过程。完成训练后，在未标注的新图像上测试该模型可帮助我们了解其实际应用效果如何。如果结果不尽如人意，可能需要回到早期阶段重新调整策略或改进现有方案。 Pothole检测数据集.zip为路面坑洼识别任务提供了一个宝贵的数据资源，并且对于研究和开发智能交通解决方案具有重要意义。通过使用这个数据集可以训练出能够有效发现并处理道路问题的模型，从而提高整体的道路安全性和维护效率。

是否确定退出登录?

坑洼检测，基于数据集。

全部评论 (0)