从零开始：搭建道路病害智能识别系统，包含数据集与完整源码

文章前瞻：优质数据集与检测系统精选

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一、道路病害识别数据集介绍

【数据集】yolo道路病害检测数据集 3018 张 ，目标检测， 包含YOLO/VOC格式标注，训练、验证、测试集已划分 。

数据集中标签包含 1种分类 ： names: ['pothole'] ，代表道路病害 。

检测场景为 城市道路、乡镇道路、高速公路、园区内部道路等场景 ，可用于 道路日常养护精准化、应急处置高效化、通行安全保障化等。

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1、数据概述

道路病害识别的重要性

道路作为交通网络的核心载体，其完好度直接关系行车安全与通行效率。裂缝、坑槽、沉陷等道路病害若未及时处理，会随车辆碾压不断恶化——轻则导致车辆颠簸、轮胎磨损，重则引发爆胎、车辆失控等事故，同时加速道路老化，增加后期维修成本。

传统道路病害检测存在明显短板：人工巡检依赖检测人员驾车或步行排查，不仅耗时耗力，还受肉眼识别能力限制，对细微裂缝、浅层坑槽等早期病害易漏判；检测结果依赖纸质记录或人工录入，数据整理滞后，难以及时支撑养护决策；在夜间、雨天等复杂环境下，人工检测安全性降低，精度也大幅下降，难以实现全时段、全覆盖监测。

YOLO算法凭借“实时动态检测+精准病害识别”的优势，精准破解上述难题：其一，可结合车载摄像头、无人机航拍或道路监控设备，快速覆盖大范围道路，无需人工逐段排查；其二，能精准识别裂缝、坑槽、网裂等多种病害，甚至捕捉毫米级早期裂缝，区分病害类型与严重程度，避免误判漏判；其三，检测数据可实时同步至道路养护平台，实现“病害即发现、信息即上传”，为及时养护提供关键支撑，推动道路管理从“被动维修”向“主动防控”转型。

基于YOLO的道路病害检测系统

1. 日常养护精准化 ：YOLO通过定期巡检自动定位病害位置与类型，生成道路病害分布图谱，养护人员可据此制定针对性维修方案，无需全路段盲修。对早期轻微病害及时修补，避免病害扩大，延长道路使用寿命，降低整体养护成本。

2. 应急处置高效化 ：暴雨、地震等灾害后，道路易出现塌陷、断裂等突发病害，YOLO可通过无人机快速航拍受灾路段，自动识别受损区域与病害严重程度，辅助养护部门快速掌握灾情，优先修复主干道、桥梁等关键路段，缩短交通中断时间。

3. 养护规划科学化 ：长期积累的病害检测数据，可帮助管理部门分析不同路段的病害高发类型、老化速度，判断道路使用寿命与养护周期。结合车流、环境等因素，制定科学的养护计划与资金分配方案，提升养护资源利用效率。

4. 通行安全保障化 ：在高速公路、城市快速路等车流密集路段，YOLO实时检测突发病害（如路面碎石、小型坑槽），立即联动交通诱导屏推送预警信息，提醒车辆减速避让，同时通知养护人员快速处置，减少因道路病害引发的交通事故。

该数据集含有 3018 张图片，包含 Pascal VOC XML 格式和 YOLO TXT 格式，用于训练和测试 城市道路、乡镇道路、高速公路、园区内部道路等场景进行道路病害识别 。

图片格式为jpg格式，标注格式分别为：

YOLO：txt

VOC：xml

数据集均为手工标注，保证标注精确度。

2、数据集文件结构

pothole/

——test/

————Annotations/

————images/

————labels/

——train/

————Annotations/

————images/

————labels/

——valid/

————Annotations/

————images/

————labels/

——data.yaml

• 该数据集已划分训练集样本，分别是： test 目录（测试集）、 train 目录（训练集）、 valid 目录（验证集）；
• Annotations文件夹为Pascal 格式的 XML文件 ；
• images文件夹为 jpg格式 的数据样本；
• labels文件夹是 格式的 TXT文件；
• data.yaml是数据集配置文件，包含 道路病害检测 的目标分类和加载路径。

Annotations目录下的 xml文件 内容如下：

labels目录下的 txt文件 内容如下：

3、数据集适用范围

• 目标检测 场景， 监控 识别
• yolo训练模型或其他模型
• 城市道路、乡镇道路、高速公路、园区内部道路
• 可用于 道路日常养护精准化、应急处置高效化、通行安全保障化等。

4、数据集标注结果

4.1、数据集内容

1. 场景视角： 监控视角数据样本，人员视角数据样本，少量无人机视角数据样本 ；
2. 标注内容： names: ['pothole'] ，总计 1个 分类；
3. 图片总量： 3018 张图片数据；
4. 标注类型：含有 Pascal VOC XML 格式和 yol o TXT 格式；

5、训练过程

5.1、导入训练数据

下载 项目压缩包，解压在任意本地workspace文件夹中。

下载 ，导入到 ultralytics-main 项目根目录下。

​​​​​​

在 ultralytics-main 项目根目录下，创建data文件夹，并在data文件夹下创建子文件夹： Annotations、images、imageSets、labels， 其中，将 pascal VOC格式的XML文件 手动导入到Annotations文件夹中，将 JPG 格式的图像数据导入到images文件夹中，imageSets和labels两个文件夹不导入数据。

data目录结构如下：

data/

——Annotations/   //存放xml文件

——images/          //存放jpg图像

——imageSets/

——labels/

整体项目结构如下所示：

​​​

5.2、数据分割

首先在ultralytics-main目录下创建一个split_train_val.py文件，运行文件之后会在imageSets文件夹下将数据集划分为训练集train.txt、验证集val.txt、测试集test.txt，里面存放的就是用于训练、验证、测试的图片名称。

5.3、数据集格式化处理

在ultralytics-main目录下创建一个voc_label.py文件，用于处理图像标注数据，将其从XML格式（通常用于Pascal VOC数据集）转换为YOLO格式。

convert_annotation 函数

• 这个函数读取一个图像的XML标注文件，将其转换为YOLO格式的文本文件。

• 它打开XML文件，解析树结构，提取图像的宽度和高度。

• 然后，它遍历每个目标对象（ object ），检查其类别是否在 classes 列表中，并忽略标注为困难（ difficult ）的对象。

• 对于每个有效的对象，它提取边界框坐标，进行必要的越界修正，然后调用 convert 函数将坐标转换为YOLO格式。

• 最后，它将类别ID和归一化后的边界框坐标写入一个新的文本文件

5.4、修改数据集配置文件

在ultralytics-main目录下创建一个data.yaml文件

5.5、执行命令

执行train.py

也可以在终端执行下述命令：

5.6、模型预测

你可以选择新建predict.py预测脚本文件，输入视频流或者图像进行预测。

代码如下：

图片推理，代码如下：

也可以直接在命令行窗口或者Annoconda终端输入以下命令进行模型预测：

6、获取数据集

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二、YOLO道路病害检测系统

1、功能介绍

1. 模型管理

支持自定义上传模型文件，一键加载所选模型，基于 YOLO 框架进行推理。

2. 图片检测

- 支持上传本地图片文件，自动完成格式校验。

- 对上传图片进行目标检测，检测结果以带有边框和标签的图片形式返回并展示。

- 检测结果可下载保存。

3. 视频检测与实时流

- 支持上传本地视频文件，自动完成格式校验。

- 对视频逐帧检测，检测结果通过 MJPEG 流实时推送到前端页面，用户可边看边等。

- 支持摄像头实时检测（如有接入摄像头）。

4. 置信度阈值调节

- 前端可实时调整检测置信度阈值，动态影响检测结果。

- 阈值调整后，后端推理自动应用新阈值，无需重启。

5. 日志与状态反馈

- 前端集成日志区，实时显示模型加载、推理、文件上传等操作的进度与结果。

- 检测异常、错误信息及时反馈，便于排查。

- 一键清空日志，笔面长期占用内存。

​​​​

2、创建环境并安装依赖：

3、启动项目

打开浏览器访问：

4、效果展示

4.1、推理效果

以武器刀具识别为例，效果如下：

4.2、日志文本框

4.3、摄像头检测

以红绿灯检测为例：

5、前端核心页面代码

6、代码获取

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以上内容均为原创。