井盖状态检测数据集 yolo格式 五种类别：broke(井盖破损)，good(完好)，circle(边圈破损)，lose(井盖丢失)，uncovered(井盖位移/未覆盖全)
训练数据已划分，配置文件稍做路径改动即可训练。 训练集：1217 验证集：108 另外：提供yolov5训练200轮的结果（内含模型 识别精度：80%）
井盖状态检测数据集（Manhole Cover State Detection Dataset）
数据集概述
该数据集专为井盖状态检测设计，包含五种类别：破损（broke）、完好（good）、边圈破损（circle）、丢失（lose）、位移/未完全覆盖（uncovered）。数据集已经按照训练集和验证集进行了划分，总共有1217张训练图像和108张验证图像。数据集采用YOLO格式标注，适用于基于YOLO系列（如YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8等）的模型训练。
数据集特点
- 多类别标注：涵盖了井盖的多种状态，包括破损、完好、边圈破损、丢失、位移/未完全覆盖。
- 清晰的标签：每张图像都有对应的YOLO TXT格式标签文件，标注了井盖的状态信息。
- 标准化格式：标签文件采用YOLO TXT格式，方便直接用于模型训练。
- 明确的数据划分：数据集已经按照训练集和验证集进行了划分，便于直接使用。
数据集构成
- 图像数量：
- 训练集：1217张图像
- 验证集：108张图像
- 类别：
- broke（破损）
- good（完好）
- circle（边圈破损）
- lose（丢失）
- uncovered（位移/未完全覆盖）
- 分辨率：图像的分辨率未特别指明，但通常应保持一致以便于模型训练。
- 位深度：图像的位深度未特别指明，但通常为8位。
- 数据划分：
- 训练集：用于模型训练
- 验证集：用于调整模型超参数和防止过拟合
数据集用途
- 井盖状态检测：可用于训练模型识别井盖的各种状态，提高检测精度。
- 质量控制：帮助市政管理部门及时发现和处理井盖的问题，提高城市基础设施的安全性和可靠性。
- 自动化检测：结合自动化设备，实现井盖状态的实时检测，提高检测效率。
- 研究与开发：作为基准数据集，支持学术研究和技术开发，推动目标检测技术在市政设施管理中的应用。
- 教育与培训：作为教学资源，帮助学生和从业人员理解并掌握井盖状态检测的相关技术和方法。
示例代码
以下是一个简单的Python脚本示例，用于加载数据集中的图像及其对应的标签，并展示如何进行初步的处理和可视化：
1import os
2import cv2
3import numpy as np
4import matplotlib.pyplot as plt
5
6# 数据集目录路径
7data_dir = 'path/to/manhole_cover_state_detection_dataset'
8train_image_dir = os.path.join(data_dir, 'images/train')
9train_label_dir = os.path.join(data_dir, 'labels/train')
10validation_image_dir = os.path.join(data_dir, 'images/validation')
11validation_label_dir = os.path.join(data_dir, 'labels/validation')
12
13# 选取一张训练图像及其标签文件
14train_image_files = os.listdir(train_image_dir)
15train_image_file = train_image_files[0] # 假设取第一张图
16train_image_path = os.path.join(train_image_dir, train_image_file)
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18train_label_file = os.path.splitext(train_image_file)[0] + '.txt'
19train_label_path = os.path.join(train_label_dir, train_label_file)
20
21# 加载图像
22train_image = cv2.imread(train_image_path)
23
24# 从YOLO TXT文件加载标签
25def parse_yolo(txt_file, width, height):
26 with open(txt_file, 'r') as f:
27 lines = f.readlines()
28 objects = []
29 for line in lines:
30 class_id, x_center, y_center, box_width, box_height = map(float, line.strip().split())
31 x_min = int((x_center - box_width / 2) * width)
32 y_min = int((y_center - box_height / 2) * height)
33 x_max = int((x_center + box_width / 2) * width)
34 y_max = int((y_center + box_height / 2) * height)
35 objects.append((int(class_id), (x_min, y_min, x_max, y_max)))
36 return objects
37
38# 解析YOLO TXT标签
39train_objects = parse_yolo(train_label_path, train_image.shape[1], train_image.shape[0])
40
41# 绘制图像和边界框
42plt.figure(figsize=(10, 10))
43plt.imshow(cv2.cvtColor(train_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
44plt.axis('off')
45
46colors = {0: 'red', 1: 'blue', 2: 'green', 3: 'yellow', 4: 'orange'}
47names = ['broke', 'good', 'circle', 'lose', 'uncovered']
48
49for class_id, (xmin, ymin, xmax, ymax) in train_objects:
50 plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((xmin, ymin), xmax - xmin, ymax - ymin, edgecolor=colors[class_id], facecolor='none'))
51 plt.text(xmin, ymin, names[class_id], color=colors[class_id], fontsize=8)
52
53plt.show()数据集使用指南
- 数据准备：确认数据集路径是否正确，并且图像和标签文件均存在指定的目录下。
- 数据划分：数据集已经按照训练集和验证集进行了划分，可以直接使用。
- 配置文件：确保YOLOv5/v6/v7/v8等模型配置文件中的数据集路径和类别名称与数据集中的标签一致。
- 模型训练：使用YOLO框架或其他支持YOLO格式的框架加载数据集，并开始训练模型。确保模型配置文件中数据集路径正确。
- 模型测试：使用已经训练好的模型进行测试，评估模型在测试集上的性能。
数据集结构示例
1├── manhole_cover_state_detection_dataset
2│ ├── images
3│ │ ├── train
4│ │ │ ├── 00000.jpg
5│ │ │ ├── 00001.jpg
6│ │ │ └── ...
7│ │ ├── validation
8│ │ │ ├── 00000.jpg
9│ │ │ ├── 00001.jpg
10│ │ │ └── ...
11│ ├── labels
12│ │ ├── train
13│ │ │ ├── 00000.txt
14│ │ │ ├── 00001.txt
15│ │ │ └── ...
16│ │ ├── validation
17│ │ │ ├── 00000.txt
18│ │ │ ├── 00001.txt
19│ │ │ └── ...
20│ ├── data.yaml # 包含类别定义和数据路径已训练模型结果
- 模型训练：使用YOLOv5训练了200轮。
- 识别精度：模型在验证集上的识别精度达到了80%。
论文出处
为了确保正确引用该数据集，请查看原始数据集发布者的具体要求。如果该数据集来自某个特定的研究项目或竞赛，引用格式可能类似于以下示例：
1@misc{dataset_paper,
2 title={Title of the Data Set},
3 author={Author Names},
4 year={Publication Year},
5 publisher={Publishing Institution},
6 url={URL of the data set}
7}总结
井盖状态检测数据集为井盖状态检测提供了专业的数据支持。通过涵盖井盖多种状态的高分辨率图像及其详细的YOLO TXT格式标注信息，该数据集能够帮助训练和评估模型在识别井盖状态方面的能力。无论是对于学术研究还是市政应用，该数据集都是一个极具价值的研究资源。
