水下管道智能识别之管道缺陷识别:管道油污碎屑、结垢沉积物、侧向、根系侵入、表面损伤、破裂的管道、破裂图像数据集-目标检测图像数据集第10112期

数据集核心信息表

该数据集聚焦目标检测任务，细分出7个与管道状态相关的类别。从油污碎屑、结垢沉积物这类管道表面污染物，到根系侵入、破裂的管道等结构性问题，类别覆盖了管道常见故障类型，能为针对性检测模型提供分类标注基础。

在数据规模上，数据集包含1276张（1.3k张）图像，数量可支撑基础目标检测模型的训练与验证。同时关联2个数据集，虽当前未构建可用模型，但现有图像资源为后续模型开发提供了数据储备，可减少数据采集阶段的成本投入。

从应用场景来看，该数据集的核心价值集中在基础设施维护领域。依托其对管道各类故障的标注数据，训练出的模型能替代部分人工巡检工作，快速识别管道表面损伤、破裂等问题，尤其适合在复杂环境下的管道状态监测，为设备维护提供及时、准确的决策依据。