Diverse Road Damage Dataset (DRDD)|道路损坏检测数据集|基础设施维护数据集

Diverse Road Damage Dataset (DRDD) 是由阿曼技术与应用科学大学等机构创建的一个道路损坏检测数据集，旨在解决现有数据集中缺乏多样化道路损坏类型的问题。该数据集包含1500张图像，分辨率为1920×1440像素，涵盖了5种不同的损坏类型，并在不同天气条件和时间段下采集。数据集的创建过程涉及12名具有专业背景的标注人员，经过多轮质量评估。DRDD的应用领域主要集中在道路基础设施维护和损坏检测，旨在通过提供多样化的损坏场景，提升道路损坏检测模型的鲁棒性和准确性。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

ERDD: Efficient Road Damage Detection

数据集简介

该数据集用于道路损坏检测，采用深度学习框架进行高效检测。该方法在CSPNeXtPAFPN颈部引入了Attention4D模块，以改进多尺度特征细化，从而更好地检测各种类型的道路损坏。该方法在检测大型道路裂缝方面表现出色，同时保持了整体检测的竞争力。

数据集内容

• 数据集类型: 道路损坏检测数据集
• 数据集状态: 即将发布

数据集性能评估

• 评估指标: AP (平均精度), AP₅₀, AP₇₅, APₛ (小目标), APₘ (中目标), APₗ (大目标), AR (平均召回率), ARₛ, ARₘ, ARₗ
• 评估结果:
  • YOLOV8: AP=0.122, AP₅₀=0.299, AP₇₅=0.082, APₛ=0.000, APₘ=0.083, APₗ=0.127, AR=0.448, ARₛ=0.000, ARₘ=0.234, ARₗ=0.454
  • YOLOV7: AP=0.255, AP₅₀=0.498, AP₇₅=0.233, APₛ=0.000, APₘ=0.127, APₗ=0.263, AR=0.547, ARₛ=0.000, ARₘ=0.351, ARₗ=0.553
  • YOLOV6: AP=0.110, AP₅₀=0.263, AP₇₅=0.095, APₛ=0.000, APₘ=0.108, APₗ=0.114, AR=0.560, ARₛ=0.000, ARₘ=0.460, ARₗ=0.572
  • PPYOLOE: AP=0.112, AP₅₀=0.463, AP₇₅=0.062, APₛ=0.000, APₘ=0.079, APₗ=0.117, AR=0.322, ARₛ=0.000, ARₘ=0.388, ARₗ=0.325
  • RTMDET: AP=0.268, AP₅₀=0.527, AP₇₅=0.229, APₛ=0.000, APₘ=0.123, APₗ=0.280, AR=0.517, ARₛ=0.000, ARₘ=0.373, ARₗ=0.623
  • YOLOX: AP=0.200, AP₅₀=0.377, AP₇₅=0.188, APₛ=0.000, APₘ=0.006, APₗ=0.204, AR=0.288, ARₛ=0.000, ARₘ=0.033, ARₗ=0.386
  • Ours: AP=0.446, AP₅₀=0.687, AP₇₅=0.451, APₛ=0.000, APₘ=0.113, APₗ=0.458, AR=0.675, ARₛ=0.000, ARₘ=0.277, ARₗ=0.690

数据集使用

• 训练: 使用tools/train.py进行训练
• 测试: 使用tools/test.py进行测试
• 演示: 使用demo/image_demo.py进行图像演示

引用

如果该数据集对您的研究有帮助，请考虑引用以下文献： bibtex @article{saqib2024road, title={Road Damage Detection Using Attention4D Blocks}, author={Saqib, Muhammad and Author2, Name and Author3, Name}, journal={arXiv preprint arXiv:xxxx.xxxx}, year={2024} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Diverse Road Damage Dataset (DRDD) 的构建过程采用了多样化的数据采集策略，以确保数据集能够涵盖不同天气条件和时间段的道路损坏情况。数据采集使用了GoPro相机，拍摄了1500张分辨率为1920×1440像素的图像，涵盖了5种不同类型的道路损坏。数据标注由12名具有专业背景的标注员完成，并经过多轮质量评估，以确保标注的准确性和一致性。此外，数据集中包含了复杂的场景背景，如树木、建筑物和其他车辆，进一步增强了数据集的多样性和挑战性。

特点

DRDD数据集的一个显著特点是其多样性和复杂性。数据集中的图像不仅涵盖了多种道路损坏类型，还包含了不同密度和遮挡情况下的损坏场景。损坏密度分为三个等级：少于两种、两到三种以及超过三种损坏类型。此外，数据集还包含了由于交通遮挡、运动模糊和阴影效应等因素导致的复杂场景，这些因素使得该数据集在道路损坏检测任务中具有较高的挑战性。数据集的多样性和复杂性为模型的鲁棒性和泛化能力提供了强有力的测试平台。

使用方法

DRDD数据集可用于训练和评估道路损坏检测模型，特别是在多尺度、多类型损坏检测任务中。研究人员可以使用该数据集来验证模型在不同天气条件、光照变化和复杂背景下的性能。数据集中的标注信息以2D边界框的形式提供，便于模型进行目标检测和分类任务。此外，DRDD还可用于研究模型在处理遮挡、运动模糊和阴影等复杂场景时的表现。通过在该数据集上进行实验，研究人员可以更好地理解模型在实际应用中的局限性，并推动道路损坏检测技术的进一步发展。

背景与挑战

背景概述

Diverse Road Damage Dataset (DRDD) 是由阿曼科技大学、澳大利亚国立大学等机构的研究团队于2025年提出的一个专注于道路损伤检测的数据集。该数据集旨在解决现有数据集中缺乏多样化道路损伤类型和尺度变化的问题，特别是在单张图像中检测多种类型道路损伤的挑战。DRDD 包含了1500张图像，涵盖了5种不同类型的道路损伤，并在不同天气条件和时间段下采集，提供了丰富的背景和光照变化。该数据集的发布为道路损伤检测领域的研究提供了重要的基准，推动了基于深度学习的道路损伤检测技术的发展。

当前挑战

DRDD 数据集的构建和应用面临多重挑战。首先，道路损伤类型的多样性和复杂性使得检测算法难以在单张图像中同时识别多种损伤类型，尤其是在损伤尺度变化较大的情况下。其次，数据采集过程中存在遮挡、运动模糊和光照变化等问题，这些因素会影响图像质量，进而影响检测精度。此外，数据标注的准确性依赖于标注者的专业水平，不同标注者之间的主观差异可能导致标签噪声。最后，数据集中存在未标注的伪损伤（如轮胎痕迹或临时修补痕迹），这些伪损伤可能被误认为是真实损伤，增加了检测的难度。

常用场景

经典使用场景

Diverse Road Damage Dataset (DRDD) 在道路损伤检测领域具有广泛的应用场景，尤其是在多尺度、多类型道路损伤的识别与分类任务中表现突出。该数据集通过捕捉不同天气条件和时间段的道路损伤图像，提供了丰富的背景信息，使得模型能够在复杂环境中进行高精度的损伤检测。经典的使用场景包括基于深度学习的道路损伤检测模型的训练与评估，特别是在处理多类型损伤（如裂缝、坑洞等）时，DRDD 提供了多样化的样本，帮助模型更好地泛化到实际道路环境中。

衍生相关工作

DRDD 的发布推动了多个相关研究工作的进展。基于该数据集，研究人员开发了多种先进的深度学习模型，如 RDD4D，该模型通过引入 4D 注意力机制，显著提升了道路损伤检测的精度。此外，DRDD 还激发了其他数据集的建设，如 CrackTinyNet，进一步丰富了道路损伤检测领域的数据资源。这些衍生工作不仅扩展了 DRDD 的应用范围，还为道路损伤检测算法的优化和创新提供了新的思路。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，道路损伤检测领域的研究逐渐聚焦于多尺度、多类型损伤的自动化识别与分类。Diverse Road Damage Dataset (DRDD) 的提出填补了现有数据集中多类型道路损伤图像缺乏的空白，为深度学习模型提供了更为丰富的训练和评估资源。DRDD 数据集不仅涵盖了多种损伤类型，还在不同天气条件和光照环境下采集图像，极大地提升了模型的泛化能力。与此同时，RDD4D 模型的引入通过4D注意力机制，显著提升了模型在多尺度特征提取上的表现，尤其是在大尺寸裂缝检测中表现出色。这一研究方向不仅推动了道路损伤检测技术的进步，还为智能交通基础设施的维护提供了强有力的技术支持。

相关研究论文

• RDD4D: 4D Attention-Guided Road Damage Detection And Classification

  阿曼技术与应用科学大学、澳大利亚联邦科学与工业研究组织、澳大利亚国立大学、印度理工学院帕特纳分校、FutureDataMinds · 2025年