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MaDataSet|古建筑保护数据集|结构分析数据集
收藏github2021-11-24 更新2024-05-31 收录
下载链接：
https://github.com/WangMissYou/MaDataSet
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MaDataSet是一个公开的古建筑木结构裂缝数据库，目前包含474张图片，数据集正在不断扩展，主要用于研究学者的学习和研究。
创建时间：
2021-11-22
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
MaDataSet是一个专注于古建筑木结构裂缝检测的公开数据集，目前包含474张图片，并且数据库仍在持续扩展中。该数据集的构建基于对古建筑木结构的实地拍摄和图像采集，确保每一张图片都能真实反映木结构裂缝的形态和分布。数据集的扩展计划旨在覆盖更多不同类型的古建筑，以增强其多样性和代表性。
使用方法
MaDataSet的使用方法相对简单，用户可以通过GitHub页面下载数据集，并在研究中自由使用。然而，使用该数据集的研究者需注明出处，并引用作者已发表的论文《基于YOLO v5的古建筑木结构裂缝检测方法》。这一要求确保了数据集的学术规范性和知识产权的保护。数据集适用于多种深度学习框架，特别是基于YOLO v5的裂缝检测模型训练和评估。
背景与挑战
背景概述
MaDataSet是一个专注于古建筑木结构裂缝检测的公开数据集，由研究人员在2020年创建并持续扩展。该数据集目前包含474张高分辨率图像，旨在为古建筑保护领域的研究提供高质量的视觉数据支持。其核心研究问题是通过计算机视觉技术，特别是基于YOLO v5的深度学习模型，实现对古建筑木结构裂缝的自动检测与分类。该数据集的发布不仅推动了古建筑保护与修复技术的智能化发展，还为相关领域的学者提供了宝贵的研究资源，具有重要的学术价值和实践意义。
当前挑战
MaDataSet在解决古建筑木结构裂缝检测问题时面临多重挑战。首先，古建筑木结构的裂缝形态多样且复杂，如何准确标注和分类这些裂缝是一个技术难题。其次，由于古建筑环境的特殊性，采集高质量图像数据时常常受到光照、角度和遮挡等因素的干扰，增加了数据处理的难度。在数据集构建过程中，研究人员还需克服数据标注的准确性和一致性问题，确保每张图像的裂缝信息能够被精确识别和记录。此外，如何平衡数据集的规模与多样性，以支持模型的泛化能力，也是构建过程中需要解决的关键问题。
常用场景
经典使用场景
MaDataSet数据集在古建筑保护领域具有重要应用，特别是在木结构裂缝的自动检测与分析方面。该数据集通过提供大量标注清晰的古建筑木结构裂缝图片，为研究人员开发基于深度学习的裂缝检测算法提供了基础。这些算法能够高效识别和分类裂缝，从而辅助古建筑的维护和修复工作。
解决学术问题
MaDataSet解决了古建筑木结构裂缝检测中数据稀缺的问题，为相关研究提供了标准化的数据支持。通过该数据集，研究人员能够训练和验证基于YOLO v5等深度学习模型的裂缝检测算法，显著提升了检测精度和效率。这不仅推动了古建筑保护技术的进步，也为文化遗产的数字化管理提供了科学依据。
实际应用
在实际应用中，MaDataSet被广泛用于古建筑保护项目的裂缝检测与评估。通过结合深度学习技术，该数据集能够帮助文物保护单位快速识别木结构中的潜在风险，制定科学的修复方案。此外，该数据集还为古建筑健康监测系统的开发提供了数据基础，助力文化遗产的长期保存。
数据集最近研究
最新研究方向
在古建筑保护领域，MaDataSet的推出为木结构裂缝的自动检测提供了宝贵的数据资源。随着深度学习技术的快速发展，基于YOLO v5的裂缝检测方法已成为研究热点，该方法在MaDataSet上的应用展示了其在古建筑维护中的潜力。研究者们正探索如何通过改进算法提高检测的准确性和效率，同时也在考虑如何将这一技术应用于更广泛的古建筑保护项目中。此外，随着数据集的不断扩展，未来的研究可能会涉及更多类型的裂缝和不同环境条件下的检测，这对于推动古建筑保护技术的进步具有重要意义。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据，包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统，优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具有从紫外到长波红外的330个光谱波段，空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理，去除了无效波段和水汽吸收波段，保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究，还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法，比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
github 收录
China Air Quality Historical Data
该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据，涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数（AQI）等信息。数据按小时记录，提供了详细的空气质量监测数据。
www.cnemc.cn 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录