浙江利珉环境科技有限公司 本次登记的数据知识产权 无人机智能识别巡查路面坑洞数据, 应用场景：针对城市道路、河道、城郊公路等，无人机凭借 70 至 100 米的中低空优势，结合高分辨率传感器与 AI 算法，可高效识别多种异常情况，包括：道路标线问题（如模糊车道线、褪色斑马线、磨损箭头）、各类垃圾与堆积物（如路面泥沙）、典型道路病害（如裂缝、坑洞）以及水域异常（如水面垃圾、违规垂钓、浮游植物、水体不洁）。算法通过分析图像的纹理、边缘特征，能够精准识别上述目标并记录坐标。可高效覆盖长距离路段，弥补人工巡检效率低、存在视野盲区的短板。无人机巡检广泛应用于： 1、城市道路日常巡检：发现道路垃圾、泥沙堆积等，立即记录坐标并同步至环卫调度平台，引导清洁车优先清理，避免垃圾散落或泥沙堆积影响通行。 2、河道水域智能监测：精确识别水面垃圾、水体不洁、浮游植物、违规垂钓及岸边各类垃圾。实时回传位置信息至河道管理处，协助安排打捞船定点作业，防止垃圾堵塞水闸或腐烂污染水质。 3、道路公路养护巡查：精确检测路面问题，如模糊车道线、褪色斑马线、磨损箭头，并捕捉裂缝、坑洞及少量垃圾。整合垃圾分布、路面标线、病害数据，生成综合报告，为养护部门提供 “边清理垃圾边修复路面”的联动作业依据。1、数据来源: 数据来源于本企业无人机智能巡查系统。2、高分辨率图像通过无人机采集，记录丰富元信息，包括图像标识ID、图像分辨率(pix)、相机型号、记录时间、文件路径、焦距(mm)、经纬度、海拔(m)、边界框组、置信度阈值、置信度、一级标签和二级标签，经人工清洗剔除噪声，确保数据可靠性。数据采用两级标签：初始细化目标类型标为二级标签（坑洞），记录边界框及属性，后映射为一级标签（路面破损）。3、算法基于YOLOv8m，集成SAHI通过图像分片优化小目标检测，结合迁移学习加载预训练权重。预训练权重使用在COCO数据集上预训练的模型参数yolov8m.pt，适用于通用目标检测任务。微调时，保留骨干网络低层次特征提取层权重，冻结部分层以防过拟合，调整检测头参数，设置学习率0.01、批量大小8。4、在推理阶段，设定置信度阈值为0.5，目标置信度由模型输出，反映目标检测的可信水平。仅保留高于此阈值的检测结果作为目标，即置信度输出大于等于0.5的检测框视为正样本（坑洞），小于0.5的检测框视为背景负样本。
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