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井盖目标检测数据集

数据集简介

井盖目标检测数据集，共计1290张图像，配套YOLO格式标签文件。数据集聚焦城市道路井盖隐患识别，包含完好井盖、圆形井盖、破损井盖、缺失井盖、井盖未盖5类目标，图片采集于真实城市路面场景，不同光照、路面环境下的样本齐全，标注规范完整，拿到后可以直接投入目标检测模型训练，适合城市管网巡检、市政道路安全监测等AI视觉项目开发与算法验证。

主要特点

1. 市政场景贴合：实拍城市路面图像，适配车载巡检、无人机航拍道路巡查业务。
2. 隐患类别齐全：覆盖完好、破损、缺失、未加盖等多种井盖状态，满足安全排查需求。
3. 标注标准统一：原生YOLO标签格式，无需复杂格式转换，可直接接入YOLO系列训练流程。
4. 体量轻量化：一千多张图片，训练硬件门槛低，适合快速搭建市政隐患检测Demo。
5. 工程实用性强：训练完成的模型可用于自动识别道路井盖病害，辅助市政养护作业。
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YOLOv26训练完整代码

fromultralyticsimportYOLO model=YOLO("yolov26.yaml")if__name__=="__main__":results=model.train(data="manhole.yaml",epochs=120,imgsz=640,batch=12,device=0,workers=3,patience=15,save=True,augment=True,mixup=0.1,mosaic=1.0,lr0=0.01,lrf=0.01,weight_decay=0.0005,warmup_epochs=3,val=True,project="manhole_exp",name="yolov26_manhole_train")

manhole.yaml配置文件

path:./manhole_datasettrain:images/trainval:images/valtest:images/testnames:0:完好井盖1:圆形井盖2:破损井盖3:缺失井盖4:井盖未盖

硬件建议16G显存及以上显卡，显存不足可下调batch参数。开启马赛克、mixup数据增强，提升复杂路面背景下井盖小目标识别效果。设置早停策略，避免模型发生过拟合。训练导出权重，可用于城市道路巡检、管网安全监测、路面隐患自动告警。

使用范围

• 市政道路巡检：车载视觉、无人机航拍自动识别破损、缺失、未加盖的危险井盖。
• 城市管网安全监测：快速定位道路井盖隐患点位，降低人工巡检成本。
• AI算法项目开发：用于目标检测模型训练，毕设、工程原型快速验证。
• 道路安全预警系统：接入实时画面，对危险井盖自动识别告警。
  

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