高速公路二维图形与三维形貌病害数据的构建

摘要

针对国内外缺乏高速公路病害的数据样本问题，该文建立了包含高速公路2D图像和3D形貌的病害数据集，并对数据采集原理、数据处理方法、样本描述、数据质量控制与验证进行了详细阐述。该数据集包含不同车道、不同光线背景、不同道路结构共计576个细分场景下的龟裂、块状裂缝、纵向裂缝、横向裂缝、沉陷、车辙、波浪拥包、坑槽等11类高速公路路面病害；警告标志、禁令标志、指示标志、指路标志、旅游区标志、道路施工安全标志6类交通标志。该数据集不仅可以为各类高速公路缺陷检测神经网络模型提供庞大的训练样本，还可以借助该数据集对YOLOV7模型进行小样本训练，验证数据集的有效性。研究结果表明：通过建立基于高速公路场景的图像数据集，能够有效深化对高速公路病害和路面场景的理解，为解决高速公路路面病害检测问题提供了智能信息化的解决方案，并为相关算法模型的训练和后续数据集建设工作奠定了坚实基础。

关键词

数据集 / 高速公路 / 缺陷检测 / 三维重构