铁轨缺陷检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/5dd1a8639495d23d6d2250f0fce42da9.png)
铁轨缺陷检测数据集，450张，提供yolo，voc，coco三种标注方式
图像尺寸:640*640
类别数量:9类![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/821b21c2df1fdc887f509f8a5bb28515.png)

训练集图像数量:317; 验证集图像数量:90； 测试集图像数量:43
类别名称: 每一类图像数 ，每一类标注数
rust - 锈蚀：162, 766![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/c29bcb620bb108e8f9acd7345890313b.png)

Gauge corner squats - 轨角下沉：23, 35
head checks - 轨头裂纹：1, 1
cacat las - 焊接缺陷：5, 8
dust - 灰尘：63, 405
abration - 磨耗：41, 54
Rust - 锈蚀：243, 1438
Crack - 裂缝：25, 52
squats - 轨枕下沉：1, 1
image num: 450![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/e047bb1c008c9076b7669e649cc91283.png)
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# 铁轨缺陷检测数据集

| 项目 | 详情 |
| --- | --- |
| 数据集名称 | 铁轨缺陷检测数据集 |
| 图像总数 | 450张 |
| 图像尺寸 | 640×640 |
| 标注格式 | YOLO、VOC、COCO |
| 类别总数 | 9类 |
| 数据集划分 | 训练集：317张   验证集：90张   测试集：43张 |
| 类别明细 | rust - 锈蚀：162张图像，766个标注   Gauge corner squats - 轨角下沉：23张图像，35个标注   head checks - 轨头裂纹：1张图像，1个标注   cacat las - 焊接缺陷：5张图像，8个标注   dust - 灰尘：63张图像，405个标注   abration - 磨耗：41张图像，54个标注   Rust - 锈蚀：243张图像，1438个标注   Crack - 裂缝：25张图像，52个标注   squats - 轨枕下沉：1张图像，1个标注 |

## 数据集摘要

本数据集面向铁路轨道表面缺陷智能检测任务，采集铁轨道床实拍图像，包含锈蚀、轨角下沉、轨头裂纹、焊接缺陷、灰尘、磨耗、裂缝、轨枕下沉等9类轨道病害标注，支持YOLO、VOC、COCO三种主流标注格式。适合轨道巡检算法开发、铁路病害自动识别、毕业设计与模型调优，适配YOLO全系列目标检测模型训练。

## 应用场景

✅ 铁路轨道日常自动化巡检
✅ 铁轨表面病害识别与隐患排查
✅ 轨道交通运维AI算法研究
✅ 毕业设计、深度学习目标检测实验

## 标签

`铁轨缺陷检测` `铁路巡检` `轨道病害` `YOLO数据集` `目标检测` `轨道交通`

> 
> 备注：数据里出现两组锈蚀（rust / Rust），属于同类目标重复命名，训练时建议合并为同一个类别。



铁轨缺陷检测数据集铁轨缺陷检测数据集，450张，提供yolo，voc，coco三种标注方式图像尺寸:640*640类别数量:9类

适合轨道巡检算法开发、铁路病害自动识别 铁轨缺陷检测数据集

人工智能

铁轨缺陷检测数据集包含450张640×640实拍图像，提供YOLO/VOC/COCO三种标注格式，覆盖锈蚀、轨角下沉、轨头裂纹、焊接缺陷、灰尘、磨耗、裂缝等9类轨道病害，划分训练317张、验证90张、测试43张，适配YOLO系列目标检测模型，适用于轨道巡检与病害识别任务。

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