智慧-桥梁损坏检测数据集，5种类别，：[“裂缝”, “钢筋外露”, “混泥土剥落”, “破损”, “泛碱”,]，共计3200+图像。
YOLO格式 YOLO模型通用

以下是桥梁损坏检测数据集的标准化表格描述，清晰呈现数据规模、类别定义、格式兼容性及使用便捷性：

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📊 桥梁损坏检测 YOLO 数据集概览表

💡优势总结：

• 覆盖桥梁五大典型病害类型
• 高质量标注 + 科学数据划分
• 全 YOLO 系列开箱即用，大幅降低算法研发门槛
  
  

📊 桥梁损坏检测 YOLO 数据集概览表

💡优势总结：

• 覆盖桥梁五大典型病害类型
• 高质量标注 + 科学数据划分
• 全 YOLO 系列开箱即用，大幅降低算法研发门槛

以下是针对桥梁损坏检测数据集（5 类：裂缝、钢筋外露、混泥土剥落、破损、泛碱，3200+ 图像，YOLO 格式）的完整 YOLOv8 训练与推理代码，开箱即用。

✅ 一、数据集目录结构（标准 YOLO 格式）

确保你的数据组织如下（通常已提供）：

bridge_damage_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ # 训练图像 │ ├── val/ # 验证图像 │ └── test/ # 测试图像 ├── labels/ │ ├── train/ # 对应 .txt 标签 │ ├── val/ │ └── test/ └── data.yaml # 配置文件（必须存在）

✅ 二、data.yaml配置文件（示例）

创建或确认bridge_damage_dataset/data.yaml内容如下：

# bridge_damage_dataset/data.yamltrain:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:5names:['crack','rebar_exposure','concrete_spalling','damage','efflorescence']

⚠️ 类别顺序必须与标签文件中的 class ID 一致（0=crack, 1=rebar_exposure, …）

✅ 三、YOLOv8 完整训练代码（Python）

保存为train_bridge_damage.py：

# train_bridge_damage.pyfromultralyticsimportYOLOimporttorchimportos# 检查数据路径dataset_path="bridge_damage_dataset"ifnotos.path.exists(dataset_path):raiseFileNotFoundError(f"❌ 数据集路径{dataset_path}不存在！")device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'print(f"🚀 使用设备:{device}")# 加载预训练模型（推荐 yolov8s；若追求速度可用 yolov8n）model=YOLO('yolov8s.pt')# 首次运行自动下载权重# 开始训练 —— 针对桥梁病害（细长裂缝 + 小面积剥落）优化results=model.train(data=os.path.join(dataset_path,'data.yaml'),epochs=150,# 建议 120~200 轮（小目标收敛慢）imgsz=1280,# ✅ 关键！提升裂缝和钢筋细节检出率batch=16,# 根据 GPU 显存调整（RTX 3060 可设 16）name='bridge_yolov8s_1280',# 实验名称device=device,# 🔧 数据增强策略（针对桥梁病害定制）hsv_h=0.015,# 色调扰动（模拟混凝土颜色变化）hsv_s=0.7,# 饱和度hsv_v=0.5,# 亮度（应对阴影/强光）degrees=10.0,# 旋转 ±10°（模拟无人机视角）translate=0.2,# 平移 20%scale=0.7,# 缩放（模拟远近变化）mosaic=1.0,# ✅ 必开！将小病害拼接到新背景，提升召回mixup=0.1,flipud=0.0,# 不上下翻转（桥梁通常不倒置）fliplr=0.5,# 左右翻转（合理）# 训练策略patience=30,# 早停：30 轮验证损失无改善save_period=10,# 每 10 轮保存 checkpointworkers=8,cache=False# 若内存充足可设 True)print("✅ 训练完成！")print(f"最佳模型路径: runs/detect/bridge_yolov8s_1280/weights/best.pt")

✅ 四、命令行训练（快速启动）

yolo detect train\data=bridge_damage_dataset/data.yaml\model=yolov8s.pt\epochs=150\imgsz=1280\batch=16\name=bridge_yolov8s_1280\device=0

✅ 五、模型评估

# 在测试集上评估性能yolo detect val\model=runs/detect/bridge_yolov8s_1280/weights/best.pt\data=bridge_damage_dataset/data.yaml

输出指标包括：

• mAP50(B)：预期 > 0.85（高质量桥梁数据集）
• Recall(B)：应 > 0.80（避免漏检关键病害）

✅ 六、推理脚本（单图 + 视频 + 批量）

1. 单图推理并保存结果

# infer_single.pyfromultralyticsimportYOLO model=YOLO('runs/detect/bridge_yolov8s_1280/weights/best.pt')# 推理单张图像results=model.predict(source='bridge_image.jpg',conf=0.3,# 置信度阈值（病害检测可设低些）iou=0.45,# NMS IoUsave=True,# 保存带框图像到 runs/detect/...show=False)print("✅ 检测结果已保存！")

2. 批量推理并提取病害区域（用于报告生成）

# infer_batch.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2importos model=YOLO('best.pt')input_dir='bridge_images/'output_dir='detected_defects/'os.makedirs(output_dir,exist_ok=True)forimg_nameinos.listdir(input_dir):ifimg_name.endswith(('.jpg','.png')):results=model.predict(source=os.path.join(input_dir,img_name),conf=0.3,save=False# 不保存整图，只提取缺陷)forrinresults:img=r.orig_imgforboxinr.boxes:cls_id=int(box.cls[0])cls_name=model.names[cls_id]x1,y1,x2,y2=map(int,box.xyxy[0])# 裁剪缺陷区域defect_crop=img[y1:y2,x1:x2]out_path=os.path.join(output_dir,f"{img_name.rsplit('.',1)[0]}_{cls_name}_{x1}.jpg")cv2.imwrite(out_path,defect_crop)print(f"💾 保存缺陷区域:{out_path}")

3. 视频流实时检测（适用于巡检机器人）

# infer_video.pyfromultralyticsimportYOLO model=YOLO('best.pt')# 摄像头（source=0）或视频文件results=model.predict(source='bridge_inspection.mp4',show=True,conf=0.35)

✅ 七、部署建议

桥梁智能巡检系统