井盖识别数据集-2,700张图片 道路巡检 智能城市
井盖识别数据集-2,700张图片
- 📦 已发布目标检测数据集合集(持续更新)
- 🛠️ 井盖识别数据集
- YOLOv8 训练实战
- 📦 1. 环境配置
- 安装 YOLOv8 官方库 ultralytics
- 📁 2. 数据准备
- 2.1 数据标注格式(YOLO)
- 2.2 文件结构示例
- 2.3 创建 data.yaml 配置文件
- 🚀 3. 模型训练
- 关键参数补充说明:
- 📈 4. 模型验证与测试
- 4.1 验证模型性能
- 关键参数详解
- 常用可选参数
- 典型输出指标
- 4.2 推理测试图像
- 🧠 5. 自定义推理脚本(Python)
- 🛠 6. 部署建议
📦 已发布目标检测数据集合集(持续更新)
数据集名称 | 图像数量 | 应用方向 | 博客链接 |
---|---|---|---|
🔌 电网巡检检测数据集 | 1600 张 | 电力设备目标检测 | 点击查看 |
🔥 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集 | 10000张 | 安防监控,多目标检测 | 点击查看 |
🚗 高质量车牌识别数据集 | 10,000 张 | 交通监控 / 车牌识别 | 点击查看 |
🌿 农田杂草航拍检测数据集 | 1,200 张 | 农业智能巡检 | 点击查看 |
🐑 航拍绵羊检测数据集 | 1,700 张 | 畜牧监控 / 航拍检测 | 点击查看 |
🌡️ 热成像人体检测数据集 | 15,000 张 | 热成像下的行人检测 | 点击查看 |
🦺 安全背心检测数据集 | 3,897 张 | 工地安全 / PPE识别 | 点击查看 |
🚀 火箭检测数据集介绍 | 12,000 张 | 智慧医疗 / 养老护理 | 点击查看 |
⚡ 绝缘子故障检测数据集 | 2,100张 | 无人机巡检/智能运维 | 点击查看 |
🚦交通标志检测数据集 | 1866张 | 智能驾驶系统/地图数据更新 | 点击查看 |
🚧 道路交通标志检测数据集 | 2,000张 | 智能地图与导航/交通监控与执法 | 点击查看 |
😷 口罩检测数据集 | 1,600张 | 疫情防控管理/智能门禁系统 | 点击查看 |
🦌 野生动物检测数据集 | 5,138张 | 野生动物保护监测/智能狩猎相机系统 | 点击查看 |
🍎 水果识别数据集 | 2,611张 | 图片智能零售/智慧农业 | 点击查看 |
🚁 无人机目标检测数据集 | 14,751张 | 无人机检测/航拍图像 | 点击查看 |
🚬 吸烟行为检测数据集 | 2,108张 | 公共场所禁烟监控/健康行为研究 | 点击查看 |
🛣️ 道路坑洞检测数据集 | 8,300张 | 智能道路巡检系统/车载安全监测设备 | 点击查看 |
📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议,欢迎点赞收藏支持~
🛠️ 井盖识别数据集
在城市基础设施维护、智能交通系统、安防监控等领域中,精准的井盖识别技术具有重要价值。本文将介绍一个高质量的开源数据集 —— 井盖识别数据集,它专为训练和部署计算机视觉模型而设计,用于自动识别和分类不同状态的井盖,助力构建智能化的井盖检测与管理系统。
📦 数据集概览
项目内容 | |
---|---|
📸 图像数量 | 2,700 张 |
🔍 标注类别 | 5 种井盖类别 |
🧾 标签格式 | YOLO / COCO / Pascal VOC 等 |
🎯 任务类型 | 对象检测 (Object Detection) |
🎯 检测目标
• 🛠️ Broke
: 坏损井盖检测,包括:
- 裂纹、破损特征识别
- 表面磨损分析
- 形状不规则检测
- 多角度识别能力
• 💡 Good
: 正常井盖检测,包括:
- 完整无损特征识别
- 光滑表面分析
- 圆形轮廓检测
- 高质量标准评估
• 🔵 Lose
: 缺失井盖检测,包括:
- 缺口、缺失特征识别
- 地面空洞分析
- 形状异常检测
- 多场景适应能力
• 💻 Uncovered
: 未覆盖井盖检测,包括:
- 开口、裸露特征识别
- 地面裂缝分析
- 形状不一致检测
- 多角度视图捕捉
• 🟩 WellRing
: 井盖检测,包括:
- 井圈边缘特征识别
- 圆形轮廓检测
- 表面纹理分析
- 形状特征提取
📷 图像示例
数据集中涵盖了丰富的各种人孔盖拍摄场景:
• 标准化背景环境(减少干扰因素)
• 专业拍摄光照条件(确保颜色准确性)
• 360度多角度视图(全方位特征捕获)
• 高分辨率清晰图像(细节特征丰富)
• 统一的拍摄距离和尺寸(标准化数据)
数据集包含地面场景拍摄、标准化光照、多角度旋转等专业拍摄场景
✅ 应用场景
应用方向 | 实际价值 |
---|---|
🛒 智能零售 | 不适用 |
🚜 智慧农业 | 不适用 |
📱 移动应用 | 不适用 |
🏭 食品工业 | 不适用 |
🎓 教育研究 | 计算机视觉教学、算法研究、学术项目 |
🧰 推荐训练方式
模型选择建议:
• YOLOv8 / YOLOv11:实时检测性能优秀,适合部署
• RT-DETR:高精度检测需求,精确度优先
• MobileNet:移动端部署友好,轻量化模型
• ResNet + SSD:经典组合,稳定可靠
• EfficientDet:效率与精度平衡
数据增强策略:
• 颜色空间变换(HSV调整,模拟不同光照)
• 几何变换(旋转、缩放、翻转)
• 噪声添加(模拟真实环境干扰)
• 背景替换(增强泛化能力)
• Mixup / CutMix(提升模型鲁棒性)
🛠️ 数据使用说明
• 支持主流标注格式:YOLO、COCO、Pascal VOC、TensorFlow Record
• 兼容训练框架:YOLOv5/v8、MMDetection、Detectron2、TensorFlow、PyTorch
• 可用标注工具:Roboflow、CVAT、LabelImg、Labelme
• 提供预训练模型权重文件和API接口文档
• 支持云端训练平台:Google Colab、AWS、Azure
🎯 性能基准
基于该数据集训练的模型性能参考:
• YOLOv8n: mAP@0.5 ≈ 95.2%,推理速度 ~2ms
• YOLOv8s: mAP@0.5 ≈ 96.8%,推理速度 ~3ms
• YOLOv8m: mAP@0.5 ≈ 97.5%,推理速度 ~5ms
💡 最佳实践建议
数据预处理:
• 图像尺寸标准化为 640×640 或 416×416
• 归一化处理,像素值范围 [0,1]
• 考虑不同设备的颜色空间差异
训练策略:
• 使用预训练权重进行迁移学习
• 采用渐进式学习率调度
• 合理划分训练集:验证集:测试集 = 7:2:1
部署优化:
• 模型量化压缩(INT8)
• ONNX格式转换提升兼容性
• TensorRT加速推理性能
📌 总结
这是一个实战价值极高的井盖识别数据集,特别适用于:
• 🛒 新零售智能化系统开发
• 🚜 农业自动化设备集成
• 📱 移动端AI应用开发
• 🎓 计算机视觉教学研究
YOLOv8 训练实战
本教程介绍如何使用 YOLOv8 对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。
📦 1. 环境配置
建议使用 Python 3.8+,并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。
# 创建并激活虚拟环境(可选)
python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate # Windows 用户使用 yolov8_env\Scripts\activate
安装 YOLOv8 官方库 ultralytics
pip install ultralytics
📁 2. 数据准备
2.1 数据标注格式(YOLO)
每张图像对应一个 .txt 文件,每行代表一个目标,格式如下:
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
所有值为相对比例(0~1)。
类别编号从 0 开始。
2.2 文件结构示例
datasets/
├── images/
│ ├── train/
│ └── val/
├── labels/
│ ├── train/
│ └── val/
2.3 创建 data.yaml 配置文件
path: ./datasets
train: images/train
val: images/valnc: 11
names: ['Bent_Insulator', 'Broken_Insulator_Cap', '', ...]
🚀 3. 模型训练
YOLOv8 提供多种模型:yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。
yolo detect train \model=yolov8s.pt \data=./data.yaml \imgsz=640 \epochs=50 \batch=16 \project=weed_detection \name=yolov8s_crop_weed
参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
---|---|---|---|
model | 字符串 | - | 指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径(.pt /.yaml ) |
data | 字符串 | - | 数据集配置文件路径(YAML 格式),包含训练/验证路径和类别定义 |
imgsz | 整数 | 640 | 输入图像的尺寸(像素),推荐正方形尺寸(如 640x640) |
epochs | 整数 | 100 | 训练总轮次,50 表示整个数据集会被迭代 50 次 |
batch | 整数 | 16 | 每个批次的样本数量,值越大需要越多显存 |
project | 字符串 | - | 项目根目录名称,所有输出文件(权重/日志等)将保存在此目录下 |
name | 字符串 | - | 实验名称,用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果 |
关键参数补充说明:
-
model=yolov8s.pt
- 使用预训练的 YOLOv8 small 版本(平衡速度与精度)
- 可用选项:
yolov8n.pt
(nano)/yolov8m.pt
(medium)/yolov8l.pt
(large)
-
data=./data.yaml
# 典型 data.yaml 结构示例 path: ../datasets/weeds train: images/train val: images/val names:0: Bent_Insulator1: Broken_Insulator_Cap2: ...3: ...
📈 4. 模型验证与测试
4.1 验证模型性能
yolo detect val \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \data=./data.yaml
参数 | 类型 | 必需 | 说明 |
---|---|---|---|
model | 字符串 | 是 | 要验证的模型权重路径(通常为训练生成的 best.pt 或 last.pt ) |
data | 字符串 | 是 | 与训练时相同的 YAML 配置文件路径,需包含验证集路径和类别定义 |
关键参数详解
-
model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt
- 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重(
best.pt
) - 替代选项:
last.pt
(最终epoch的权重) - 路径结构说明:
runs/detect/ └── [训练任务名称]/└── weights/├── best.pt # 验证指标最优的模型└── last.pt # 最后一个epoch的模型
- 使用训练过程中在验证集表现最好的模型权重(
-
data=./data.yaml
- 必须与训练时使用的配置文件一致
- 确保验证集路径正确:
val: images/val # 验证集图片路径 names:0: crop1: weed
常用可选参数
参数 | 示例值 | 作用 |
---|---|---|
batch | 16 | 验证时的批次大小 |
imgsz | 640 | 输入图像尺寸(需与训练一致) |
conf | 0.25 | 置信度阈值(0-1) |
iou | 0.7 | NMS的IoU阈值 |
device | 0/cpu | 选择计算设备 |
save_json | True | 保存结果为JSON文件 |
典型输出指标
Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95
all 100 752 0.891 0.867 0.904 0.672
crop 100 412 0.912 0.901 0.927 0.701
weed 100 340 0.870 0.833 0.881 0.643
4.2 推理测试图像
yolo detect predict \model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt \source=./datasets/images/val \save=True
🧠 5. 自定义推理脚本(Python)
from ultralytics import YOLO
import cv2# 加载模型
model = YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')# 推理图像
results = model('test.jpg')# 可视化并保存结果
results[0].show()
results[0].save(filename='result.jpg')
🛠 6. 部署建议
✅ 本地运行:通过 Python 脚本直接推理。
🌐 Web API:可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。
📦 边缘部署:YOLOv8 支持导出为 ONNX,便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。
导出示例:
yolo export model=best.pt format=onnx
📌 总结流程
阶段 | 内容 |
---|---|
✅ 环境配置 | 安装 ultralytics, PyTorch 等依赖 |
✅ 数据准备 | 标注图片、组织数据集结构、配置 YAML |
✅ 模型训练 | 使用命令行开始训练 YOLOv8 模型 |
✅ 验证评估 | 检查模型准确率、mAP 等性能指标 |
✅ 推理测试 | 运行模型检测实际图像目标 |
✅ 高级部署 | 导出模型,部署到 Web 或边缘设备 |