智慧灾害交通-倒树数据集 7500张图片适合YOLO模型训练用图片清晰标注齐全直接可训练数据集内容丰富覆盖各种倒树场景适合做检测、识别相关项目倒树目标检测数据集YOLO格式一、数据集核心信息表项目详情说明数据集名称倒树目标检测数据集样本数量共7500张图片标注格式YOLO标准格式txt标注文件目标类别1类fallentree倒树场景覆盖森林、道路、施工区、河道等多种真实环境下的倒树场景图片质量高清清晰图像标注完整规范可直接用于模型训练适用场景森林灾害监测、道路安全巡检、河道清障、无人机林业巡查、项目/毕设课题二、应用场景森林灾害监测台风、暴雨等灾害后自动识别林区倒伏树木评估灾害损失。道路安全巡检山区、乡村道路上的倒树识别辅助道路清障和交通安全保障。河道/水利清障河道、水库周边的倒树识别防止树木堵塞河道影响行洪。无人机林业巡查通过航拍影像自动检测林区倒伏树木提升巡查效率。课程/毕设项目目标检测算法、计算机视觉课程的实战项目数据完整可直接使用。三、关键标签#YOLO#目标检测#倒树检测#林业监测#灾害识别#道路巡检#无人机巡查#数据集#计算机视觉#毕设项目四、YOLO训练代码Ultralytics框架1. 数据集目录结构fallen_tree_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ # 训练集图片 │ └── val/ # 验证集图片 ├── labels/ │ ├── train/ # 对应YOLO标注txt文件 │ └── val/ └── fallen_tree.yaml # 数据集配置文件2. 数据集配置文件fallen_tree.yamlpath:./fallen_tree_datasettrain:images/trainval:images/valnc:1names:0:fallentree3. 训练主代码train_fallen_tree.pyfromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载预训练模型YOLOv8s/YOLOv11s均可modelYOLO(yolov8s.pt)# 开始训练resultsmodel.train(data./fallen_tree_dataset/fallen_tree.yaml,epochs100,imgsz640,batch16,device0,# 有GPU填0无GPU填cpuworkers4,patience15,projectruns/train,namefallen_tree_detect,exist_okTrue,pretrainedTrue)print(训练完成模型保存在 runs/train/fallen_tree_detect/weights/)# 模型评估metricsmodel.val()print(fmAP50:{metrics.box.map50:.4f})if__name____main__:main()4. 推理测试代码predict_fallen_tree.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练好的模型modelYOLO(runs/train/fallen_tree_detect/weights/best.pt)# 单张图片推理img_pathtest_image.jpgresultsmodel.predict(img_path,conf0.25,saveTrue)# 可视化结果res_imgresults[0].plot()cv2.imshow(Fallen Tree Detection,res_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
智慧交通道路路障倒树检测数据集 树倒检测识别 树木倒伏检测数据集的训练及应用 森林灾害监测、道路安全巡检、河道清障、无人机林业巡查、项目 / 毕设课题
智慧灾害交通-倒树数据集 7500张图片适合YOLO模型训练用图片清晰标注齐全直接可训练数据集内容丰富覆盖各种倒树场景适合做检测、识别相关项目倒树目标检测数据集YOLO格式一、数据集核心信息表项目详情说明数据集名称倒树目标检测数据集样本数量共7500张图片标注格式YOLO标准格式txt标注文件目标类别1类fallentree倒树场景覆盖森林、道路、施工区、河道等多种真实环境下的倒树场景图片质量高清清晰图像标注完整规范可直接用于模型训练适用场景森林灾害监测、道路安全巡检、河道清障、无人机林业巡查、项目/毕设课题二、应用场景森林灾害监测台风、暴雨等灾害后自动识别林区倒伏树木评估灾害损失。道路安全巡检山区、乡村道路上的倒树识别辅助道路清障和交通安全保障。河道/水利清障河道、水库周边的倒树识别防止树木堵塞河道影响行洪。无人机林业巡查通过航拍影像自动检测林区倒伏树木提升巡查效率。课程/毕设项目目标检测算法、计算机视觉课程的实战项目数据完整可直接使用。三、关键标签#YOLO#目标检测#倒树检测#林业监测#灾害识别#道路巡检#无人机巡查#数据集#计算机视觉#毕设项目四、YOLO训练代码Ultralytics框架1. 数据集目录结构fallen_tree_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ # 训练集图片 │ └── val/ # 验证集图片 ├── labels/ │ ├── train/ # 对应YOLO标注txt文件 │ └── val/ └── fallen_tree.yaml # 数据集配置文件2. 数据集配置文件fallen_tree.yamlpath:./fallen_tree_datasettrain:images/trainval:images/valnc:1names:0:fallentree3. 训练主代码train_fallen_tree.pyfromultralyticsimportYOLOdefmain():# 加载预训练模型YOLOv8s/YOLOv11s均可modelYOLO(yolov8s.pt)# 开始训练resultsmodel.train(data./fallen_tree_dataset/fallen_tree.yaml,epochs100,imgsz640,batch16,device0,# 有GPU填0无GPU填cpuworkers4,patience15,projectruns/train,namefallen_tree_detect,exist_okTrue,pretrainedTrue)print(训练完成模型保存在 runs/train/fallen_tree_detect/weights/)# 模型评估metricsmodel.val()print(fmAP50:{metrics.box.map50:.4f})if__name____main__:main()4. 推理测试代码predict_fallen_tree.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载训练好的模型modelYOLO(runs/train/fallen_tree_detect/weights/best.pt)# 单张图片推理img_pathtest_image.jpgresultsmodel.predict(img_path,conf0.25,saveTrue)# 可视化结果res_imgresults[0].plot()cv2.imshow(Fallen Tree Detection,res_img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
