本数据集主要用于提升AI模型对道路积水深度的识别能力与精确性。通过对该数据集的训练，使AI模型能够通过图像分析实现道路积水深度的识别，并可应用于城市内涝监测、高速公路积水预警等场景。同时，本数据集可为市政排水管理、交通应急响应及智慧城市建设中的积水风险评估提供决策支持，助力构建城市洪涝预警系统。
1.数据采集 通过企业自有摄像设备自行采集道路积水图像，记录图像ID、采集时间、设备型号、地理坐标、光照条件、天气状况参数等数据。 2.数据预处理与标注 通过数据清洗剔除模糊、重复图像。按6:2:2比例划分训练集/验证集/测试集，设置多级标注体系： 一级标签：积水/无积水 二级标签：浅积水<5cm/深积水≥5cm 辅助标注：边界框坐标 3.模型选择与初始化 采用ResNet-50+UNet混合架构，初始化参数并优化超参数：学习率0.001-0.0001动态调整，批量大小1-16动态调整，锚框参数适配积水区域形态。 4.模型训练 基于PyTorch实施分布式训练，采用混合精度训练（FP16）提升效率。设置训练时长，数据增强模拟复杂场景，添加动态模糊、遮挡物干扰等特效，模拟雨雾/夜间/油膜反光等复杂光学干扰。设置早停机制（patience=15）防止过拟合。 5.模型评估 在训练模型的过程中，使用验证集调整超参数，训练完成后在测试集上评估模型表现，评估指标包含： 基础性能：mAP@0.5、误报率 场景鲁棒性测试：夜间误报率
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
图像ID |
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采集时间 |
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设备型号 |
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地理坐标 |
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光照条件 |
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| fieldName | exampleValue |
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| 图像ID | PUDDLE_20240615_1422_001 |
| 采集时间 | 2024-06-15 14:22 |
| 设备型号 | Canon EOS R5 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/8402071