人行道检测数据集介绍-3819张图片智慧城市管理自动驾驶辅助系统无障碍导航应用城市规划与设计智能监控系统移动机器人导航

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数据集名称	图像数量	应用方向	博客链接
🔌 电网巡检检测数据集	1600 张	电力设备目标检测	点击查看
🔥 火焰 / 烟雾 / 人检测数据集	10000张	安防监控，多目标检测	点击查看
🚗 高质量车牌识别数据集	10,000 张	交通监控 / 车牌识别	点击查看
🌿 农田杂草航拍检测数据集	1,200 张	农业智能巡检	点击查看
🐑 航拍绵羊检测数据集	1,700 张	畜牧监控 / 航拍检测	点击查看
🌡️ 热成像人体检测数据集	15,000 张	热成像下的行人检测	点击查看

更多数据集可点击此链接…

人行道检测数据集介绍-3819张图片-文章末添加wx领取数据集

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🔖 人行道检测数据集介绍
YOLOv8 训练实战
- 📦 1. 环境配置
安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

🔖 人行道检测数据集介绍

📌 数据集概览

本项目是专注于城市道路基础设施检测的计算机视觉数据集，共包含约3,819 张图像，主要用于训练深度学习模型在智慧城市和自动驾驶场景下识别和检测人行道相关设施的精准位置与类别。该数据集涵盖了城市道路环境中的关键安全设施，为无障碍出行和智能交通系统提供重要的数据支撑。

图像数量：3,819 张
类别数：3 类
适用任务：目标检测（Object Detection）
适配模型：YOLOv5、YOLOv8、Faster R-CNN、SSD 等主流框架

包含类别

类别	英文名称	描述
盲道	blind_tracks	为视障人士提供导向的特殊铺装道路
路缘坡道	curb_ramp	连接人行道与车行道的无障碍斜坡
斑马线	zebra_crossing	行人过街的标准交通标线

该数据集全面覆盖了城市人行道环境中的核心无障碍设施，为构建智慧城市基础设施检测系统和提升城市无障碍出行体验提供了高质量的训练数据。

🎯 应用场景

智慧城市管理 (Smart City Management)
协助城市管理部门自动化检测和维护人行道基础设施，提升城市管理效率和服务质量。
自动驾驶辅助系统 (Autonomous Driving Assistance)
为自动驾驶车辆提供人行道边界识别和行人过街点检测，增强行车安全性。
无障碍导航应用 (Accessible Navigation)
开发视障人士专用导航系统，实时识别盲道位置和路径规划优化。
城市规划与设计 (Urban Planning)
通过大规模街景分析，评估现有无障碍设施覆盖情况，指导城市无障碍改造工程。
智能监控系统 (Intelligent Surveillance)
部署在交通监控摄像头中，实时监测人行道设施状态和行人通行安全。
移动机器人导航 (Mobile Robot Navigation)
为配送机器人、清扫机器人等提供人行道环境感知能力，确保安全通行。

🖼 数据样本展示

以下展示部分数据集内的样本图片（均带有目标检测框）：

数据集包含以下特征：

多元化城市环境：涵盖商业区、住宅区、学校周边等不同城市功能区域
丰富光照条件：包含晴天、阴天、傍晚等多种自然光照环境
多角度拍摄视角：街景相机、行车记录仪、手机拍摄等多种视角数据
高精度标注质量：专业团队进行像素级精确标注，确保检测框准确性
真实场景数据：全部来源于实际城市道路环境，具备高度的实用性

该数据集具备出色的场景多样性和标注精度，能够有效训练出在复杂城市环境下稳定工作的人行道设施检测模型，为实际应用提供可靠的技术基础。

💡 使用建议

注意: 本数据集适用于研究、教育和商业用途。使用时请遵守城市基础设施数据相关法律法规，确保数据使用符合伦理要求。建议在实际应用中结合城市规划专业知识进行结果验证。

YOLOv8 训练实战

本教程介绍如何使用YOLOv8对目标进行识别与检测。涵盖环境配置、数据准备、训练模型、模型推理和部署等全过程。

📦 1. 环境配置

建议使用 Python 3.8+，并确保支持 CUDA 的 GPU 环境。

# 创建并激活虚拟环境（可选）python -m venv yolov8_envsourceyolov8_env/bin/activate# Windows 用户使用 yolov8_env\Scripts\activate

安装 YOLOv8 官方库 ultralytics

pipinstallultralytics

📁 2. 数据准备

2.1 数据标注格式（YOLO）

每张图像对应一个 .txt 文件，每行代表一个目标，格式如下：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

所有值为相对比例（0~1）。

类别编号从 0 开始。

2.2 文件结构示例

datasets/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/

2.3 创建 data.yaml 配置文件

path:./datasetstrain:images/trainval:images/valnc:11names:['Bent_Insulator','Broken_Insulator_Cap','',...]

🚀 3. 模型训练

YOLOv8 提供多种模型：yolov8n, yolov8s, yolov8m, yolov8l, yolov8x。可根据设备性能选择。

yolo detect train\model=yolov8s.pt\data=./data.yaml\imgsz=640\epochs=50\batch=16\project=weed_detection\name=yolov8s_crop_weed

参数	类型	默认值	说明
`model`	字符串	-	指定基础模型架构文件或预训练权重文件路径（`.pt`/`.yaml`）
`data`	字符串	-	数据集配置文件路径（YAML 格式），包含训练/验证路径和类别定义
`imgsz`	整数	640	输入图像的尺寸（像素），推荐正方形尺寸（如 640x640）
`epochs`	整数	100	训练总轮次，50 表示整个数据集会被迭代 50 次
`batch`	整数	16	每个批次的样本数量，值越大需要越多显存
`project`	字符串	-	项目根目录名称，所有输出文件（权重/日志等）将保存在此目录下
`name`	字符串	-	实验名称，用于在项目目录下创建子文件夹存放本次训练结果

关键参数补充说明：

model=yolov8s.pt
- 使用预训练的 YOLOv8 small 版本（平衡速度与精度）
- 可用选项：yolov8n.pt(nano)/yolov8m.pt(medium)/yolov8l.pt(large)

data=./data.yaml

# 典型 data.yaml 结构示例path:../datasets/weedstrain:images/trainval:images/valnames:0:Bent_Insulator1:Broken_Insulator_Cap2:...3:...

📈 4. 模型验证与测试

4.1 验证模型性能

yolo detect val\model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt\data=./data.yaml

参数	类型	必需	说明
`model`	字符串	是	要验证的模型权重路径（通常为训练生成的`best.pt`或`last.pt`）
`data`	字符串	是	与训练时相同的 YAML 配置文件路径，需包含验证集路径和类别定义

关键参数详解

model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt
data=./data.yaml
- 必须与训练时使用的配置文件一致
- 确保验证集路径正确：
```
val:images/val# 验证集图片路径names:0:crop1:weed
```

常用可选参数

参数	示例值	作用
`batch`	16	验证时的批次大小
`imgsz`	640	输入图像尺寸（需与训练一致）
`conf`	0.25	置信度阈值（0-1）
`iou`	0.7	NMS的IoU阈值
`device`	0/cpu	选择计算设备
`save_json`	True	保存结果为JSON文件

典型输出指标

Class Images Instances P R mAP50 mAP50-95 all 100 752 0.891 0.867 0.904 0.672 crop 100 412 0.912 0.901 0.927 0.701 weed 100 340 0.870 0.833 0.881 0.643

4.2 推理测试图像

yolo detect predict\model=runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt\source=./datasets/images/val\save=True

🧠 5. 自定义推理脚本（Python）

fromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载模型model=YOLO('runs/detect/yolov8s_crop_weed/weights/best.pt')# 推理图像results=model('test.jpg')# 可视化并保存结果results[0].show()results[0].save(filename='result.jpg')

🛠 6. 部署建议

✅ 本地运行：通过 Python 脚本直接推理。

🌐 Web API：可用 Flask/FastAPI 搭建检测接口。

📦 边缘部署：YOLOv8 支持导出为 ONNX，便于在 Jetson、RKNN 等平台上部署。

导出示例：

yoloexportmodel=best.ptformat=onnx

📌 总结流程

阶段	内容
✅ 环境配置	安装 ultralytics, PyTorch 等依赖
✅ 数据准备	标注图片、组织数据集结构、配置 YAML
✅ 模型训练	使用命令行开始训练 YOLOv8 模型
✅ 验证评估	检查模型准确率、mAP 等性能指标
✅ 推理测试	运行模型检测实际图像目标
✅ 高级部署	导出模型，部署到 Web 或边缘设备