无人机-道路积水目标检测数据集无人机视角（单类别）
一、项目简介
无人机航拍道路积水检测数据集，识别道路积水目标。可用于城市道路汛情巡检、路面积水灾害识别、毕业设计、算法实验、YOLO 模型训练调优，兼容 YOLOv5/v8/v11/v26 全系列。
二、数据集详情
图片总数：2504 张
标注格式：标准 YOLO txt（class x_center y_center w h）
总标注框：3725 个
类别数量：1 类
类别 ID：0 积水，共 3725 个标注框，涉及 2248 张图片
全部图片均带有有效标注，无人机俯视视角，适合道路积水巡检算法研究
三、文件结构
道路积水 /
images/ 图片文件夹
labels/ YOLO txt 标签
classes.txt 类别文件
可自行划分 train/val，也可手动编写 data.yaml，直接导入 YOLO 训练。
四、适用人群
计算机毕业设计、课程大作业
YOLO 目标检测模型训练、对比实验
深度学习算法调优练习
无人机道路汛情巡检、路面积水识别算法预研（仅限科研学习用途）
道路积水目标检测数据集（无人机视角，单类别）
| 项目 | 详情 |
|---|---|
| 数据集名称 | 道路积水目标检测数据集（无人机视角，单类别） |
| 图像总数 | 2504张 |
| 标注总框数 | 3725个 |
| 类别数量 | 1类 |
| 类别明细 | 0：积水，3725个标注框，涉及2248张图片 |
| 标注格式 | YOLO标准txt格式（class x_center y_center w h） |
| 文件目录 | images（原图）、labels（txt标签）、classes.txt |
| 适配模型 | YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv11 / YOLOv12等全系列 |
| 备注 | 无人机俯视视角采集，全部图片带有有效标注，可自主划分训练集、验证集，编写yaml直接训练 |
✅ 应用场景
- 城市汛期无人机道路汛情航拍巡检，自动定位路面积水区域
- 城市内涝灾害监测、积水点位识别、灾情快速摸排
- 市政排水应急调度、低洼路段积水风险识别预警算法研发
- 计算机毕业设计、课程大作业、目标检测对比消融实验
- 智慧城市防汛、水务自动化巡检算法调优验证
✅ 应用价值
- 无人机俯视航拍视角，契合汛期航拍巡检的真实业务采集方式
- 单类别聚焦路面积水目标，专注内涝识别任务，适合防汛预警模型训练
- 标准YOLO标注格式，无需格式转换，配置yaml即可直接启动训练
注明：仅限科研、学习、算法实验使用。
📝 摘要
道路积水单类别目标检测数据集，共2504张无人机俯视航拍图像，合计3725个标注框，仅包含路面积水目标，标准YOLO txt标注，兼容YOLOv5/v8/v11等主流模型，适用于城市汛期汛情巡检、道路内涝积水识别算法研发，适合计算机毕设、智慧城市防汛方向科研实验。
推文标签
#道路积水检测数据集 #城市内涝识别 #防汛巡检AI #无人机汛情监测 #YOLO单类别数据集
