Road Damage Detection Dataset

Dataset dédié à la détection de dommages routiers : nids-de-poule, fissures, plaques d’égouts. Il contient plus de 4 000 images avec annotations de type détection d’objets, idéal pour les systèmes d’IA de maintenance prédictive.

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Taille

4 018 fichiers image + annotations pour détection, formats classiques (JPG + JSON)

Licence

MIT

Description

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Ce dataset contient 4018 images annotées illustrant trois types de défauts courants sur les routes : nids-de-poule, fissures et regards. Les annotations sont fournies pour des tâches de détection d’objets (bounding boxes), facilitant l’entraînement de modèles de vision par ordinateur dans le domaine de l’infrastructure routière.

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À quoi sert ce dataset ?

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Former des modèles de détection automatique de dommages routiers
Optimiser la maintenance urbaine avec des capteurs embarqués (véhicules, drones)
Développer des outils d’analyse pour les collectivités locales ou opérateurs de voirie

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Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

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Oui, ce dataset peut être enrichi avec d’autres défauts (déformations, flaques, signalisation usée), ou en fusionnant les images avec des données GPS ou temporelles. Des méthodes d’augmentation (rotation, luminosité) peuvent aussi renforcer la robustesse du modèle.

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🔎 En résumé

Critère	Évaluation
🧩 Facilité d’utilisation	⭐⭐⭐⭐⭐ (Très facile – images bien structurées)
🧼 Besoin de nettoyage	⭐⭐⭐⭐⭐ (Faible – annotations prêtes à l’usage)
🏷️ Richesse des annotations	⭐⭐⭐✩✩ (Moyenne – bounding boxes sans segmentation)
📜 Licence commerciale	✅ Oui (MIT)
👨‍💻 Idéal pour les débutants	⚡ Oui, bon point de départ en détection
🔁 Réutilisable en fine-tuning	🖼️ Oui, compatible avec YOLO, SSD, etc.
🌍 Diversité culturelle	⚠️ Faible – probablement capturé dans une même zone géographique

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🧠 Recommandé pour

Projets de smart city
Ingénierie civile
IA embarquée dans les véhicules

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🔧 Outils compatibles

YOLOv5
Roboflow
OpenCV
Detectron2
Ultralytics

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💡 Astuce

Utilise la classification croisée des types de défauts pour adapter les seuils d’alerte selon la gravité (ex : nids-de-poule = intervention rapide).

Questions fréquemment posées

Ce dataset contient-il des annotations segmentées ou uniquement des bounding boxes ?

Les annotations sont fournies sous forme de bounding boxes, au format COCO, sans segmentation précise.

Peut-il être utilisé pour entraîner un modèle embarqué dans un véhicule ?

Oui, sa taille et son format le rendent compatible avec des modèles temps réel comme YOLOv5 embarqués dans des systèmes mobiles.

Le dataset contient-il des images issues de différentes conditions météorologiques ?

Non précisé. Pour de meilleurs résultats, il est conseillé d’effectuer une augmentation des données pour simuler des variations d’éclairage.

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