排水资产生命周期健康管理智能体图像清洗数据集

本数据集应用的图像清洗算法用于对原始巡检图像进行自动化清洗、筛选与整理。算法首先采用多线程方式遍历输入目录中的原始图像，对图像进行完整性校验，并依据预设阈值执行分辨率检测、模糊度检测和光照条件检测，剔除损坏图像、低分辨率图像、模糊图像以及过暗或过亮图像，通过计算拉普拉斯方差值评估图像清晰度，通过平均灰度值评估图像亮度，通过像素方差评估图像信息量。随后，算法结合精确哈希（SHA256）与感知哈希（pHash）对图像进行重复性判定，去除内容完全重复或高度相似的图像，以保证样本数据的唯一性。在此基础上，算法进一步利用预训练深度神经网络 ResNet50提取图像特征向量，并通过Isolation Forest异常检测模型识别语义异常样本，从而剔除与业务场景不一致的异常图像。处理完成后，算法将保留的高质量图像输出至 cleaned_data/文件夹，将剔除图像按照异常类型分类存放至discarded_data/文件夹，并同步生成日志文件及Excel登记表，对图像文件名、文件路径、分辨率（图像宽度、图像高度）、哈希值、清晰度、平均亮度、处理状态及淘汰原因等字段进行记录。该算法实现了对原始巡检图像的规则化清洗、结构化筛选和分类整理，为后续人工标注与目标检测模型训练提供标准化基础数据。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专注于排水资产生命周期健康管理的智能体图像清洗，包含1032条每日更新的巡检图像元数据，通过自动化算法对多源图像（固定相机、无人机等）进行分辨率、模糊度、亮度及重复性检测，剔除低质量图像，形成高质量标准化数据集，用于供水管网巡检、设备状态识别及智慧水务平台AI模型训练，提升巡检效率和运维决策质量。