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一、数据集概述

1. 行业痛点与数据集价值

当前道路养护领域面临几个显著挑战：

1. 数据稀缺性：大多数机构缺乏高质量的标注数据集来训练可靠的缺陷检测模型
2. 类别不平衡：现有数据集往往只关注裂缝等常见缺陷，忽视修补区域和井盖等重要类别
   本沥青路面缺陷目标检测数据集提供6,000张精心标注的高质量图像，包含6个关键类别：裂缝、裂缝修补、坑洞、坑洞修补、井盖及其他。
   统计6 个类别的数量如下：

{
  "im_count": 6000, 	# 图片数量
  "label_count":{
    'crack': 1978, 				# 裂缝
    'crack_repair': 3578, 		# 裂缝修补
    'pothole': 254,   			# 坑洞
    'pothole_repair': 755,  	# 坑洞修补
    'manhole': 4164,     		# 井盖
    'other': 47					# 其他
  }
}

该数据集特别适用于：
● 开发智能道路巡检系统
● 训练精准的缺陷分类与定位模型
● 评估路面状况自动化评分算法
● 研究修补效果监测方法
数据标注示例如下：

2. 数据集技术规格

● 图像分辨率：1024×768 像素（多数样本）
● 标注格式：Labelme JSON格式，包含对象类别和精确边界多边形
● 地理分布：覆盖城市道路
该数据集通过精心设计的采集和标注流程，为智慧交通基础设施管理提供了基准数据，为研究学习智慧交通使用。

二、样本类别详解

1. 裂缝 (Crack)

● 特征描述：线状不规则纹路，可能呈现网状、横向或纵向分布
● 严重程度：从细微发丝裂缝到宽大结构裂缝均有涵盖
● 标注方式：精确勾勒裂缝轮廓矩形

2. 裂缝修补 (Crack Repair)

● 识别要点：填充材料与原始路面的色差与纹理差异
● 形态特征：通常呈条带状，边缘较规则
● 标注规范：覆盖整个修补区域

3. 坑洞 (Pothole)

● 典型表现：路面局部凹陷形成的圆形或不规则孔洞
● 边缘特征：常见碎裂边缘或松散碎石
● 标注方法：标注坑洞可见开口区域

4. 坑洞修补 (Pothole Repair)

● 视觉特征：明显补丁状区域，通常使用沥青混合料填充
● 标注细节：精确标注修补材料与原始路面的交界线

5. 井盖 (Manhole Cover)

● 几何特征：多为圆形或方形金属构件
● 标注标准：标注整个井盖可见部分，包括边缘区域

6. 其他 (Other)

● 包含内容：无法归入上述类别的路面异常
● 典型示例：标线磨损、不明物体等
● 标注原则：明显影响路面完整性的异常才予以标注
● 特别说明：此类别可帮助减少模型误报率

三、标注工具

工具：X-AnyLabeling-CPU-v2.5.0.exe
下载地址：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases

四、下载地址

数据集part1-沥青路面缺陷目标检测数据集-labelme
https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90604014

数据集part2-沥青路面缺陷目标检测数据集-labelme
https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90604025

数据集part3-沥青路面缺陷目标检测数据集-labelme
https://download.csdn.net/download/qq_21386397/90604034

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