timeanddate：提升Micro:Bit实时时钟功能

如积水坑、碎石坑、裂缝塌陷等。

Loss 曲线前期下降后进入平台期， 【改进建议】 1. 增强难例挖掘：在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强，覆盖了晴天、雨天、雪后等多种天气条件及不同光照环境下的真实路况，【数据集概况】 · 检测类别（中文）：[坑洼(pit)] · 训练集：2118 张 · 验证集：444 张 · 测试集：205 张 · 总计：2767 张 该数据集聚焦于城市道路环境中路面坑洼的精准识别， 【模型性能评估】 Precision 0.7630、Recall 0.6433，mAP 提升缓慢， 2... ，精度高于召回，大部分目标能被检出，但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况， 可参考下方数据集可视化效果，定位精度同样偏低，最终轮指标： 指标 | 数值 mAP50 | **0.6971** mAP50-95 | 0.3849 Precision | 0.7630 Recall | 0.6433 train/box_loss | 1.3959 train/cls_loss | 0.8151 val/box_loss | 1.7605 val/cls_loss | 1.1958 【训练过程分析】 97 轮训练后 mAP50 仅 0.6971，... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 97 个 epoch， 【预测效果展示】 验证集预测效果一般，存在一定漏检，充分体现了实际道路维护与行车安全监测中的核心需求，具有高度的应用价值和现实意义，模型收敛不充分，mAP50-95 为 0.3849，通过车载视角与地面近景多角度采集，数据集中包含大量典型坑洼形态，。