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

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

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

铁轨缺陷检测数据集

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。