城市管理-围栏破损区域检测数据集、

，2240张，yolo和voc两种标注方式
1类，标注数量：
broken: 2605
image num: 2240

📊 围栏破损区域检测数据集概览表

🗂️ 数据集目录结构示例

YOLO 格式

fence_damage_dataset_yolo/ ├── images/ │ ├── train/ # 训练集图像 │ ├── val/ # 验证集图像 │ └── test/ # 测试集图像 ├── labels/ │ ├── train/ # 训练集标签（.txt） │ ├── val/ # 验证集标签（.txt） │ └── test/ # 测试集标签（.txt） └── data.yaml # YOLO 配置文件

VOC 格式

fence_damage_dataset_voc/ ├── Annotations/ # 所有图像的 XML 标签文件 ├── ImageSets/ │ ├── Main/ # 训练集、验证集、测试集划分文件（train.txt, val.txt, test.txt） ├── JPEGImages/ # 所有图像文件（JPG/PNG） └── README.md # 数据集说明文档

📄 示例data.yaml配置文件（YOLO）

# fence_damage_dataset_yolo/data.yamltrain:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:1names:['broken']

📑 示例 XML 标注文件（VOC 格式）

<annotation><folder>Annotations</folder><filename>image_0001.jpg</filename><path>/path/to/image_0001.jpg</path><source><database>Unknown</database></source><size><width>1920</width><height>1080</height><depth>3</depth></size><object><name>broken</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><bndbox><xmin>450</xmin><ymin>300</ymin><xmax>550</xmax><ymax>400</ymax></bndbox></object></annotation>

📈 数据集统计表

✅ 每张图像可能包含多个破损区域标注框
✅ 提供了 YOLO 和 VOC 两种标注格式，方便不同框架使用

🌐 应用领域

• 智能巡检：无人机或机器人自动巡查围栏状态，及时发现并修复破损点。
• 安防监控：结合视频流实时监测围栏完整性，防止非法入侵。
• 基础设施管理：铁路、机场、工业园区等大型设施的围栏维护。
• 科研与竞赛：作为目标检测算法 benchmark，特别适合小目标检测研究。

🚀 训练代码示例（YOLOv8）

安装依赖

pipinstallultralytics opencv-python numpy matplotlib tqdm

train_fence_damage.py

fromultralyticsimportYOLOimporttorch# 自动选择设备device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'print(f"🚀 使用设备:{device}")# 加载预训练模型（推荐 yolov8n 或 yolov8s）model=YOLO('yolov8n.pt')# 首次运行会自动下载权重# 开始训练results=model.train(data='fence_damage_dataset_yolo/data.yaml',# 数据配置路径epochs=100,# 建议 80~150 轮imgsz=640,# 输入尺寸（可尝试 1280 提升小破损召回）batch=32,# 根据 GPU 显存调整（RTX 3060 可设 32）name='fence_damage_yolov8n',# 实验名称device=device,# 数据增强（针对围栏特点优化）hsv_h=0.015,# 色调扰动（模拟光照变化）hsv_s=0.5,# 饱和度hsv_v=0.4,# 亮度degrees=10.0,# 旋转 ±10°（模拟不同视角）translate=0.1,scale=0.5,mosaic=1.0,# 启用 Mosaic 增强（对小破损非常有效）flipud=0.0,# 不上下翻转（围栏通常不倒置）fliplr=0.5,# 左右翻转（合理）# 训练策略patience=20,# 早停：20 轮无提升则停止save_period=10,# 每 10 轮保存一次 checkpointworkers=8# 数据加载线程数)print("✅ 训练完成！最佳模型路径：")print(f" runs/detect/fence_damage_yolov8n/weights/best.pt")

🎯 总结

以下是针对围栏破损区域检测数据集（2,240 张图像，1 类broken，提供 YOLO 格式标注）的完整、可直接运行的 YOLOv8 训练代码，包含环境配置、目录结构说明、训练脚本、评估命令和推理示例。

✅ 一、环境准备

安装依赖（Python ≥ 3.8）

# 安装 Ultralytics YOLOv8（官方推荐）pipinstallultralytics opencv-python numpy matplotlib tqdm# 可选：升级 PyTorch（若使用 GPU）pipinstalltorch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118# CUDA 11.8

✅ 自动支持 CPU / GPU 切换

✅ 二、数据集目录结构（YOLO 格式）

确保你的数据组织如下（若尚未划分，建议按 8:1:1 划分）：

fence_damage_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ # ~1792 张 │ ├── val/ # ~224 张 │ └── test/ # ~224 张 ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── data.yaml # 配置文件

💡 若你只有原始图像和标签，可用以下脚本自动划分（见附录）。

✅ 三、data.yaml配置文件

创建fence_damage_dataset/data.yaml：

# fence_damage_dataset/data.yamltrain:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:1names:['broken']

✅ 四、YOLOv8 完整训练脚本（Python）

保存为train_fence_damage.py：

# train_fence_damage.pyfromultralyticsimportYOLOimporttorchimportos# 检查数据路径是否存在dataset_path="fence_damage_dataset"ifnotos.path.exists(dataset_path):raiseFileNotFoundError(f"数据集路径{dataset_path}不存在，请检查目录结构！")# 自动选择设备device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'print(f"🚀 使用设备:{device}")# 加载预训练模型（推荐 yolov8n 或 yolov8s）# - yolov8n: 更快，适合边缘部署# - yolov8s: 精度更高，适合服务器model=YOLO('yolov8n.pt')# 首次运行会自动下载权重# 开始训练results=model.train(data=os.path.join(dataset_path,'data.yaml'),# 数据配置路径epochs=120,# 建议 100~150 轮（破损目标可能需更多轮次）imgsz=640,# 输入尺寸（可尝试 1280 提升小破损召回）batch=32,# 根据 GPU 显存调整（RTX 3060 可设 32）name='fence_damage_yolov8n',# 实验名称device=device,# 数据增强（针对围栏破损特点优化）hsv_h=0.015,# 色调扰动（模拟不同光照/天气）hsv_s=0.6,# 饱和度增强hsv_v=0.5,# 亮度变化（应对阴影/强光）degrees=15.0,# 旋转 ±15°（模拟无人机/手持拍摄角度）translate=0.15,# 平移 15%scale=0.7,# 缩放（模拟远近变化）mosaic=1.0,# ✅ 强烈推荐！将多个破损样本拼接，提升小目标学习能力flipud=0.0,# 不上下翻转（围栏通常不倒置）fliplr=0.5,# 左右翻转（合理，围栏对称）# 训练策略patience=25,# 早停：25 轮验证损失无改善则停止save_period=10,# 每 10 轮保存一次 checkpointworkers=8,# 数据加载线程数cache=False# 若内存充足可设为 True 加速 I/O)print("✅ 训练完成！")print(f"最佳模型路径: runs/detect/fence_damage_yolov8n/weights/best.pt")print(f"训练日志路径: runs/detect/fence_damage_yolov8n/results.csv")

✅ 五、命令行训练（快速启动）

yolo detect train\data=fence_damage_dataset/data.yaml\model=yolov8n.pt\epochs=120\imgsz=640\batch=32\name=fence_damage_yolov8n\device=0

✅ 六、模型评估与测试

在测试集上评估性能

yolo detect val\model=runs/detect/fence_damage_yolov8n/weights/best.pt\data=fence_damage_dataset/data.yaml

输出指标包括：

• mAP@0.5: 预期 > 92%
• Recall: 预期 > 90%（因破损区域通常较明显）

✅ 七、推理示例

单图检测

fromultralyticsimportYOLO model=YOLO('runs/detect/fence_damage_yolov8n/weights/best.pt')results=model.predict(source='test_fence.jpg',conf=0.3,# 置信度阈值（破损检测可设低些）save=True,# 保存结果图show=False)

视频/摄像头实时检测

# 摄像头（source=0）或视频文件model.predict(source='fence_video.mp4',show=True,conf=0.35)

✅ 八、针对围栏破损检测的优化建议

📎 附录：自动划分训练/验证/测试集脚本（若未划分）

# split_dataset.pyimportosimportshutilimportrandom image_dir="original_images"label_dir="original_labels"output_dir="fence_damage_dataset"# 创建目录forsplitin["images/train","images/val","images/test","labels/train","labels/val","labels/test"]:os.makedirs(os.path.join(output_dir,split),exist_ok=True)# 获取所有图像文件images=[fforfinos.listdir(image_dir)iff.endswith(('.jpg','.png'))]random.shuffle(images)# 按 8:1:1 划分n=len(images)train_end=int(0.8*n)val_end=int(0.9*n)train_files=images[:train_end]val_files=images[train_end:val_end]test_files=images[val_end:]defcopy_files(file_list,split):forimginfile_list:# 复制图像shutil.copy(os.path.join(image_dir,img),os.path.join(output_dir,f"images/{split}",img))# 复制标签（同名 .txt）label=img.rsplit('.',1)[0]+'.txt'shutil.copy(os.path.join(label_dir,label),os.path.join(output_dir,f"labels/{split}",label))copy_files(train_files,'train')copy_files(val_files,'val')copy_files(test_files,'test')print(f"✅ 数据集已划分：训练{len(train_files)}，验证{len(val_files)}，测试{len(test_files)}")

💡提示：该数据集特别适合用于智能巡检机器人、无人机安防、边境围栏监控等场景。