坑洼检测数据集 | 3770张YOLO道路巡检数据集
识别路面坑洼、下水道井盖与排水口，服务道路病害巡检、市政养护与车载路面监测
一、数据集概述
本数据集是一个面向道路智能巡检场景的目标检测数据集，共包含3770张道路场景图像（训练集3033张、验证集491张、测试集246张），覆盖排水口、路面坑洼和下水道井盖3类城市道路维护重点目标。图像主要来源于道路实拍场景，覆盖不同光照条件、天气状况和路面材质下的目标形态，具有较好的多样性和代表性。该数据集可直接用于训练YOLOv8、YOLOv11等主流目标检测模型，适用于智慧交通、道路病害自动巡检、车载路面监测系统等应用方向。
随着智慧城市和道路养护数字化的快速发展，通过模型自动识别路面坑洼与井盖设施，可辅助市政部门快速定位道路病害位置，提升道路养护效率，降低人工巡检成本，对保障行车安全具有实际意义。本数据集针对道路场景中目标尺度变化大、背景复杂、光照天气多样等问题进行专项构建，可为道路病害巡检系统与车载监测设备提供高质量数据支撑。
数据集下载
通过网盘分享的文件：道路设施缺陷检测数据集
链接: https://pan.baidu.com/s/12cyobP1mEc9YXr82UFqjmw?pwd=qhsu
提取码: qhsu
二、数据集基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 数据集名称 | 坑洼检测数据集 |
| 数据规模 | 3770张道路场景图像（train 3033 + valid 491 + test 246） |
| 任务类型 | 目标检测（Object Detection） |
| 检测目标 | 排水口、路面坑洼、下水道井盖 |
| 类别数量（nc） | 3类 |
| 标注方式 | Bounding Box目标框标注 |
| 数据格式 | YOLO标准格式（归一化中心点坐标） |
| 数据来源 | 真实道路实拍场景采集 |
| 数据划分 | Train / Valid / Test |
| 适配模型 | YOLOv8、YOLOv11、YOLOv5、YOLOv10、YOLOv12、Faster R-CNN等 |
三、数据集类别说明
本数据集为多类别目标检测数据集，共设置3个检测类别，覆盖城市道路维护中需要重点关注的目标类型，类别划分贴合道路病害巡检实际需求。
类别配置
nc:3names:-drain_hole-pothole-sewer_cover类别详情
| 类别ID | 类别名称 | 英文名称 | 类别说明 |
|---|---|---|---|
| 0 | 排水口 | drain_hole | 道路排水口/雨水篦子设施 |
| 1 | 路面坑洼 | pothole | 路面因病害形成的凹陷坑洼 |
| 2 | 下水道井盖 | sewer_cover | 道路下水道井盖设施 |
三类设计覆盖道路巡检的两类核心关注对象：
- 病害类（路面坑洼）：直接影响行车安全与舒适性，是道路养护的核心病害
- 设施类（排水口、下水道井盖）：道路基础设施，其完好状态关系排水功能与行车安全
类别设计兼顾病害检测与设施识别，可支撑道路病害定位与设施状态核查的综合应用。
四、数据集结构说明
数据集采用标准YOLO目录结构组织，已按训练集、验证集、测试集进行科学划分，结构清晰，便于直接接入主流检测框架。
坑洼检测数据集-3类/ ├── train │ ├── images │ └── labels ├── valid │ ├── images │ └── labels ├── test │ ├── images │ └── labels └── data.yaml各数据集作用如下：
- train/images & labels：训练集图像与标签（3033张），用于模型参数学习与特征提取；
- valid/images & labels：验证集图像与标签（491张），用于超参数调优、早停监控及防止过拟合；
- test/images & labels：测试集图像与标签（246张），用于最终模型性能评估与泛化能力测试。
标注文件采用归一化中心点坐标格式（类别索引 x_center y_center width height），边界框精确贴合目标轮廓，配套data.yaml已配置好类别名称与数量，可直接适配YOLO系列等目标检测框架。
五、数据集核心优势
1. 专注道路病害与设施检测
本数据集以道路智能巡检为核心任务，所有图像聚焦于真实道路实拍场景下的坑洼与设施采集。类别设计贴合道路病害巡检、市政养护与行车安全保障实际需求，更利于训练出面向道路巡检的实用检测模型。
覆盖目标类型包括：
- 路面坑洼：道路病害核心类型
- 下水道井盖：道路重要设施
- 排水口：道路排水设施
2. 坑洼多尺度检测挑战
数据集中坑洼目标尺度变化较大：
- 远处小目标：远距离拍摄的微小坑洼
- 近处大坑洼：近距离的大面积坑洼
- 尺度跨度：从几十像素到占据画面较大比例
- 形态多样：不同深浅、不同形状的坑洼
对检测模型的多尺度能力有一定考验，具有良好的算法检验价值。
3. 多样的真实道路条件
数据覆盖不同真实道路环境：
- 光照条件：不同时段的光照变化
- 天气状况：不同天气下的路面状态
- 路面材质：沥青、水泥等不同路面
- 目标形态：不同状态下的坑洼与设施表现
具有较好的多样性和代表性，有效提升模型泛化能力。
4. 精确贴合目标轮廓的标注
所有标注均经过人工精细处理：
- 边界框精确贴合目标轮廓
- 归一化中心点坐标格式规范
- 标注标准统一清晰
- 满足高精度检测模型训练需求
有效保证模型训练质量。
5. 直接适配主流模型
数据集可直接用于训练YOLOv8、YOLOv11等主流目标检测模型：
- 格式兼容：标准YOLO格式，开箱即用
- 框架适配：适配YOLOv5/v8/v10/v11/v12等
- 快速验证：便于快速开展模型训练与对比实验
6. 实际应用价值突出
通过模型自动识别路面坑洼与井盖设施，可辅助市政部门快速定位道路病害位置，提升道路养护效率，降低人工巡检成本，对保障行车安全具有实际意义。
六、适用场景
智慧交通与道路病害自动巡检
部署于道路巡检车辆或监控系统，自动检测路面坑洼与设施状态，支撑病害定位与养护决策。
市政道路养护管理
辅助市政部门快速定位道路病害位置，生成养护工单，提升道路养护效率。
车载路面监测系统
集成于车载监测设备，实时检测前方路面坑洼与井盖设施，辅助行车安全预警。
道路设施状态核查
自动识别排水口、下水道井盖等设施，辅助设施完好性核查与资产管理。
自动驾驶路面异常感知
为自动驾驶系统提供路面坑洼与设施感知能力，辅助路径规划与避障决策。
教学科研
用于多类别目标检测算法研究、多尺度检测研究等科研场景。
七、适用研究方向
本数据集可广泛应用于以下研究领域：
- 道路病害检测研究（3类）
- 多类别目标检测研究
- 多尺度目标检测研究（坑洼尺度变化大）
- 智慧交通与道路养护数字化研究
- 车载视觉感知研究
- YOLO系列模型优化研究
- 轻量化检测模型与边缘部署研究
- 域适应与跨场景泛化研究
八、总结
坑洼检测数据集包含3770张道路场景图像，采用标准YOLO格式构建，专注于道路病害与设施的多类别检测任务。数据集覆盖排水口、路面坑洼、下水道井盖3类核心目标，具有坑洼尺度变化大、场景真实多样、标注精确等特点，可广泛应用于智慧交通、道路病害巡检、市政养护、车载路面监测等领域，是开展道路巡检视觉检测算法研发与智慧市政系统建设的优质数据资源。
