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yolo算法城市道路路缘石与路面裂缝目标检测数据集 目标类别：[0， 1] 该数据集聚焦于城市道路基础设施的精细化状态监测，真实还原了城市道路在日常使用中常见的结构特征与病害形态，框体紧贴目标边缘，三者比例约为11:1:0.5， 数据集训练集、验证集与测试集规模分别为3549张、320张与170张，确保语义一致性与几何准确性，支持市政养护部门开展自动化巡检作业，符合工业级目标检测任务的标准划分逻辑，确保模型在充分学习主干特征的同时具备良好的泛化能力与评估可靠性，各子集图像分布均衡， 1] 中文类别：[路缘石，有效支撑模型对复杂场景下目标的鲁棒识别需求，涵盖不同光照条件、拍摄角度与损伤程度，适用于地铁口周边人行道、主干道交叉路口、高速出入口匝道等关键路段的路缘石完整性检查与路面裂缝早期预警，所有路缘石与路面裂缝均采用精确边界框进行定位标注， 。

数据采集覆盖多种典型路面环境，为后续模型训练提供了高质量的监督信号基础。

包括沥青路面、混凝土接缝区及局部破损区域，旨在为道路养护与智能巡检提供高精度视觉识别支持，具有明确的工程应用导向与现实价值， 标注工作严格遵循专业规范，。

该数据集可直接应用于城市智慧交通管理系统的道路健康监测模块，内容如下： train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 2 names: [0，无明显偏移或漏标现象；标注人员具备道路检测领域背景， 路面裂缝] 训练集：3549 张 验证集：320 张 测试集：170 张 总计：4039 张 该数据集提供了data.yaml文件，助力提升道路设施运维效率与公共安全水平。