智慧地铁隧道病害检测数据集-隧道渗漏水数据集｜地铁隧道渗漏水
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✅可用于目标检测、图像分割等任务![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/3aed2de2963b6565eb71b052d3aea202.png)
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YOLO 格式，train 4305 张图，val 495 张图（已数据增强）
✅标签可视化如上传的图片所示，所有标签均为多边形标注的形式
✅可根据需要提供 Bounding Box 的标注文件![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/45f86b661cc34f28153eb5506a498243.png)
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# 隧道渗漏水（地铁隧道）数据集
## 一、数据集信息表
|项目|参数详情|
| ---- | ---- |
|数据集名称|地铁隧道渗漏水数据集|
|适用任务|目标检测 / 语义分割 / 实例分割|
|标注形式|多边形分割标注；可转换矩形框YOLO标注|
|数据划分|训练集：4305张<br>验证集：495张（已完成数据增强）|
|标注格式|原生分割多边形标注，支持导出YOLO TXT矩形框格式|
|检测类别|Leakage（渗漏水）|
|适用场景|地铁隧道病害巡检、隧道结构健康监测、隧道智能检测机器人、无人机隧道巡检AI识别|

## 二、数据集yaml配置文件 tunnel_leak.yaml
```yaml
path: ./tunnel_leak_dataset
train: images/train
val: images/val

nc: 1
names:
  0: Leakage
```

## 三、YOLOv11分割训练代码
```python
from ultralytics import YOLO

def train_tunnel_leak():
    # 选用分割模型 yolov11s-seg
    model = YOLO("yolo11s-seg.pt")

    model.train(
        data="./tunnel_leak_dataset/tunnel_leak.yaml",
        epochs=100,
        imgsz=640,
        batch=12,
        device=0,
        workers=4,
        lr0=0.001,
        mosaic=1.0,
        augment=True,
        patience=15,
        project="runs/train",
        name="tunnel_leak_seg",
        exist_ok=True
    )
    # 验证集评估
    metrics = model.val()
    print(f"mAP@0.5 : {metrics.box.map50}")

if __name__ == '__main__':
    train_tunnel_leak()
```

## 四、推理预测代码
```python
from ultralytics import YOLO

model = YOLO("runs/train/tunnel_leak_seg/weights/best.pt")

if __name__ == "__main__":
    # 支持图片、视频、本地摄像头、巡检视频流
    result = model.predict(
        source="tunnel_test.jpg",
        conf=0.25,
        save=True,
        show_labels=True,
        show_conf=True
    )
```


：地铁隧道渗漏水分割数据集｜多边形标注 可转YOLO检测框
正文：
隧道渗漏水病害数据集，专为地铁隧道智能巡检打造！
训练集4305张，验证集495张（已做数据增强）
原生多边形分割标注，适配图像分割任务；可按需导出标准YOLO矩形框标注，同时支持目标检测训练。
适合隧道巡检机器人、轨道检测、无人机隧道病害识别、隧道结构健康监测项目、毕设算法研发。

## 六、标签关键词
#隧道病害数据集 #隧道渗漏水检测 #地铁隧道巡检 #YOLO分割数据集 #隧道缺陷识别 #土木工程视觉检测 #隧道智能监测




YOLO 格式，train 4305 张图，val 495 张图（已数据增强）✅标签可视化如上传的图片所示，所有标签均为多边形标注的形式✅可根据需要提供 Bounding Box 的标注文件

YOLOV11模型如何训练  地铁隧道渗漏水分割数据集｜多边形标注 可转YOLO检测框

人工智能

算法

客户端

地铁隧道渗漏水分割数据集包含4305张训练图和495张验证图，支持YOLO格式转换，适用于目标检测和图像分割任务。原生多边形标注可转为矩形框，适配隧道巡检机器人、无人机检测及结构健康监测项目，助力AI算法研发与工程应用。

图像分割

代码解释

AI识别

YOLO

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