桥梁表面五类病害检测数据集数据集基础信息表项目详情任务类型目标检测 分割见其他数据总图片数量5821张病害类别5类病害背景病害明细裂缝、腐蚀、析白泛碱、渗漏水、混凝土剥落样本分布裂缝1480张、析白1269张、剥落1244张、腐蚀955张、渗漏水873张标注格式像素级掩码标签、JSON标签文件、样本清单配套文件原图标签图标签说明样本列表数据集大小约2.07G- 数据集简介- 本数据集面向桥梁表观病害智能巡检专门用于像素级病害分割、损伤面积自动测算、病害区域定位任务。- 一共包含5821张桥梁实拍图像覆盖五大典型混凝土桥梁病害裂缝、腐蚀、析白泛碱、渗漏水、混凝土剥落各类样本数量均衡避免类别失衡。- 提供像素级掩码分割标注同时附带JSON标签信息与完整样本清单无需二次标注可直接用于语义分割模型训练。- 实拍图像来自野外桥梁现场包含逆光、阴影、水渍、杂物干扰等真实巡检场景贴近无人机桥梁检测实拍工况。数据优势五类病害样本分布均衡裂缝、剥落、泛碱样本充足有效解决小样本病害训练欠拟合问题。像素级精准标注病害边缘轮廓清晰能够满足病害边界提取、面积统计等工程量化需求。附带原图、掩码图、JSON标签、样本清单全套资料省去数据整理与标签转换工作量。适用场景与模型训练适配YOLO26、Mask R-CNN、U-Net等分割 检测算法一键投入训练。应用方向无人机桥梁自动巡检、公路桥梁病害智能识别、混凝土结构损伤评估、工程视觉检测毕设与项目开发。可实现病害分类识别区域分割损伤面积自动计算替代人工肉眼巡检。数据集yaml配置文件path:./bridge_defecttrain:images/trainval:images/valtest:images/testnames:0:背景1:裂缝2:腐蚀3:析白4:渗漏水5:混凝土剥落# YOLO26-seg训练代码bash from ultralytics import YOLOif __name__ __main__:model YOLO(yolo26n-seg.pt) model.train( databridge_defect.yaml,epochs100,imgsz640,batch8,device0 )#桥梁病害分割数据集 #混凝土裂缝检测 #无人机桥梁巡检 #语义分割数据集 #公路结构AI检测
