寫在前面：
首先感謝兄弟們的支持，讓我有創(chuàng)作的動力，在創(chuàng)作過程我會盡最大能力，保證作品的質(zhì)量，如果有問題，可以私信我，讓我們攜手共進(jìn)，共創(chuàng)輝煌。

路雖遠(yuǎn)，行則將至；事雖難，做則必成。只要有愚公移山的志氣、滴水穿石的毅力，腳踏實(shí)地，埋頭苦干，積跬步以至千里，就一定能夠把宏偉目標(biāo)變?yōu)槊篮矛F(xiàn)實(shí)。

沒有坑洼的數(shù)據(jù)集如下所示：

有坑洼的數(shù)據(jù)集如下所示：

1.介紹

坑洼道路檢測和識別是一種計算機(jī)視覺任務(wù)，主要是通過數(shù)字圖像（通常是地表坑洼圖像）識別出存在坑洼的道路。這對于地質(zhì)勘探、航天科學(xué)和自然災(zāi)害等領(lǐng)域的研究和應(yīng)用具有極其重要的意義。例如，它可以幫助在地球軌道上識別坑洼（說實(shí)話有點(diǎn)吹牛逼的成分），以及分析和模擬地球表面的形態(tài)（太強(qiáng)了，極具科研價值）。

在坑洼道路檢測任務(wù)中，傳統(tǒng)的分類算法往往不能取得很好的效果，因?yàn)榭油輬D像的特征往往是非常復(fù)雜和多變的。然而，近年來隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，為坑洼道路檢測提供了新的解決方案。

深度學(xué)習(xí)具有很強(qiáng)的特征提取和表示能力，可以從圖像中自動提取出最重要的特征。在坑洼圖像分類任務(wù)中，利用深度學(xué)習(xí)可以提取到坑洼的輪廓、紋理和形態(tài)等特征，并將其轉(zhuǎn)換為更容易分類的表示形式。同時，還可以通過遷移學(xué)習(xí)和知識蒸餾等技術(shù)進(jìn)一步提升分類性能。例如，一些研究者使用基于深度學(xué)習(xí)的方法對道路圖像進(jìn)行分類，將其分為正常、坑洼兩類:另外，一些研究者還使用基于遷移學(xué)習(xí)的方法，從通用的預(yù)訓(xùn)練模型中學(xué)習(xí)坑洼圖像的特征，并利用這些特征來分類坑洼圖像。

2.數(shù)據(jù)

本次介紹的數(shù)據(jù)總共2個類別，分別是坑洼Pothole、正常Normal

坑洼Pothole類別：630張

正常Normal類別：266張

數(shù)據(jù)集存放如下：

normal文件夾存放正常的圖片，沒有坑洼的圖片
pothole文件夾存放有坑洼的圖片

該數(shù)據(jù)集可用于圖像分類任務(wù)，注意是圖像分類任務(wù)，圖像分類任務(wù)，主要的事情說三遍?。?！

通常需要將數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練，測試集用于模型測試。

劃分?jǐn)?shù)據(jù)集代碼的代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Feb 20 09:59:24 2023

@author: augustqi
"""


import os
from shutil import copy, rmtree
import random


def mk_file(file_path: str):
    if os.path.exists(file_path):
        # 如果文件夾存在，則先刪除原文件夾在重新創(chuàng)建
        rmtree(file_path)
    os.makedirs(file_path)


def main():
    # 保證隨機(jī)可復(fù)現(xiàn)
    random.seed(0)

    # 將數(shù)據(jù)集中10%的數(shù)據(jù)劃分到驗(yàn)證集中
    split_rate = 0.1

    # 指向你解壓后的flower_photos文件夾
    cwd = os.getcwd()
    data_root = os.path.join(cwd, "data")
    origin_flower_path = os.path.join(data_root, "data")
    assert os.path.exists(origin_flower_path), "path '{}' does not exist.".format(origin_flower_path)

    flower_class = [cla for cla in os.listdir(origin_flower_path)
                    if os.path.isdir(os.path.join(origin_flower_path, cla))]

    # 建立保存訓(xùn)練集的文件夾
    train_root = os.path.join(data_root, "train")
    mk_file(train_root)
    for cla in flower_class:
        # 建立每個類別對應(yīng)的文件夾
        mk_file(os.path.join(train_root, cla))

    # 建立保存驗(yàn)證集的文件夾
    val_root = os.path.join(data_root, "val")
    mk_file(val_root)
    for cla in flower_class:
        # 建立每個類別對應(yīng)的文件夾
        mk_file(os.path.join(val_root, cla))

    for cla in flower_class:
        cla_path = os.path.join(origin_flower_path, cla)
        images = os.listdir(cla_path)
        num = len(images)
        # 隨機(jī)采樣驗(yàn)證集的索引
        eval_index = random.sample(images, k=int(num*split_rate))
        for index, image in enumerate(images):
            if image in eval_index:
                # 將分配至驗(yàn)證集中的文件復(fù)制到相應(yīng)目錄
                image_path = os.path.join(cla_path, image)
                new_path = os.path.join(val_root, cla)
                copy(image_path, new_path)
            else:
                # 將分配至訓(xùn)練集中的文件復(fù)制到相應(yīng)目錄
                image_path = os.path.join(cla_path, image)
                new_path = os.path.join(train_root, cla)
                copy(image_path, new_path)
            print("\r[{}] processing [{}/{}]".format(cla, index+1, num), end="")  # processing bar
        print()

    print("processing done!")


if __name__ == '__main__':
    main()

3.總結(jié)

坑洼檢測是一種通過技術(shù)手段對路面進(jìn)行檢查和測量，以確定是否存在坑洼、不平整等缺陷的過程。這些缺陷可能會對車輛行駛的安全性和舒適性產(chǎn)生影響，因此及時進(jìn)行檢測和修復(fù)非常重要?？油輽z測通常采用激光掃描儀、高清相機(jī)等設(shè)備，通過對路面圖像的處理和分析，識別出路面上的坑洼位置、尺寸和嚴(yán)重程度等信息。這些信息可以為道路維護(hù)部門提供決策支持，幫助他們制定更加精準(zhǔn)的維護(hù)計劃，提高道路質(zhì)量和運(yùn)輸效率。

我們可以基于整理好的數(shù)據(jù)集，使用圖像分類算法進(jìn)行圖像分類任務(wù)，常用的圖像分類算法包括resnet、vgg、lenet5、alexnet等等。本次介紹的數(shù)據(jù)集是用于圖像分類任務(wù)的數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練一個圖像分類模型，用于檢測輸入圖片是否是坑洼圖片；當(dāng)然，我們也可以通過標(biāo)注，訓(xùn)練目標(biāo)檢測算法（yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7、yolov8）或者圖像分割算法（unet、unet++、yolact），用于框出坑洼的位置或者坑洼的像素點(diǎn)，我們需要根據(jù)具體的任務(wù)進(jìn)行算法選擇。

4. 數(shù)據(jù)集獲取

數(shù)據(jù)集，獲取方式請看下面。

本數(shù)據(jù)集請掃碼關(guān)注下方的公眾號并添加公眾號小編vx，另提供遠(yuǎn)程搭建環(huán)境、手把手指導(dǎo)、GPU訓(xùn)練模型服務(wù)，價格可談，詳細(xì)信息請掃碼聯(lián)系小助理。
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-761727.html

到了這里，關(guān)于【圖像分類】基于計算機(jī)視覺的坑洼道路檢測和識別（2個類別）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！