ICD-FPTU Benchmarking Dataset

该数据集用于坑洞监控系统过滤模块的基准测试，专注于评估图像捕获重复率和F1分数，以衡量效率与检测准确性。它提供了一个标准化的数据集，支持多方法比较，并为智能交通和道路维护系统的未来改进奠定基础。This dataset is designed for benchmarking the filtering module of pothole monitoring systems. It focuses on evaluating image capture repetition rate and F1-score to measure efficiency and detection accuracy. As a standardized dataset, it supports multi-method comparison and lays a solid foundation for future improvements of intelligent transportation and road maintenance systems.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称: ICD-FPTU: Benchmarking Image Capture Duplication Rate and F1-Score for Pothole Surveillance Systems

数据集用途: 提供标准化数据集，用于评估和基准测试路面坑洞监控系统中的图像捕获重复率（ICD）和F1分数，旨在减少图像冗余并提高检测精度。

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数据集内容与结构

文件夹/文件	说明
dataset/	包含完整数据集，面向公共开放，用于路面坑洞监控系统中的过滤模块基准测试。
detect/	包含不同检测方法的详细结果与输出，每个子文件夹对应一种具体方法。
final_results.xlsx	汇总所有方法的性能指标。

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基准测试指标

• Image Capture Duplication Rate (ICD)：衡量捕获图像和检测到坑洞的冗余程度，评估系统效率。
• F1-Score：通过平衡精确率和召回率，评估检测准确性。

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存储库目的

• 提供图像捕获重复率研究的标准化数据集。
• 呈现多种方法的对比结果。
• 为智能交通和道路维护系统的未来改进奠定基础。

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联系方式

• Hai Anh Nghiem Xuan: [e-mail]
• Duy Dinh Tran: [e-mail]

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许可证

数据集和代码以开放许可证发布，仅供学术和研究目的使用，具体条款参见存储库中的 LICENSE 文件。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ICD-FPTU Benchmarking Dataset专为评估路面坑洞监控系统的图像捕获冗余率与检测精度而构建。数据集源自实际道路场景中的图像采集，经过系统化的标注与整理，形成了一套标准化的基准测试资源。实验部分集成了多种主流检测方法，并详细记录了各方法的性能输出，存储于对应的子文件夹中。最终，所有方法的评估指标被汇总至final_results.xlsx文件，确保了结果的透明性与可复现性。

使用方法

研究者可直接从dataset/目录获取标准化图像数据，用于训练或测试新的滤波与检测模块。通过对比detect/中各子文件夹的输出结果，可评估不同方法在ICD与F1分数上的表现差异。最终性能汇总表final_results.xlsx便于进行跨方法的综合分析。数据集的开放许可支持学术与研究用途，使用时需按照指定格式引用相关论文并遵守LICENSE文件中的条款。

背景与挑战

背景概述

在智能交通与道路养护领域，路面病害检测是保障行车安全与基础设施耐久性的核心问题。随着深度学习与计算机视觉技术的迅猛发展，基于图像的路面坑洞识别系统已广泛应用于实际监测场景。然而，现有系统常面临图像采集冗余、检测准确率不高等瓶颈。为应对这一挑战，Hai Anh Nghiem Xuan与Duy Dinh Tran等研究者于2024年构建了ICD-FPTU Benchmarking Dataset，专注于评估坑洞监控系统的图像捕获重复率（ICD）与F1得分。该数据集为标准化比较不同过滤与检测算法提供了基础，显著推动了智能交通系统中高效、精准坑洞监测技术的发展。

当前挑战

该数据集主要应对两大挑战：一是领域问题层面，坑洞监控系统普遍存在图像捕获冗余，导致存储与计算资源浪费，且干扰后续检测任务的效率与准确性。二是在构建过程中，需平衡真实道路场景的多样性（如光照变化、坑洞形态差异）与标注一致性，确保数据集既反映实际部署环境的高复杂度，又为ICD与F1得分提供可靠的基准。此外，如何设计统一的评估框架以公平比较不同方法间的冗余消除与检测精度，亦是亟需解决的难题。

常用场景

经典使用场景

在智能交通与道路维护领域，图像捕捉中的冗余数据一直是制约监控系统效率的关键瓶颈。ICD-FPTU Benchmarking Dataset专为评估路面坑洞监控系统的去重模块而设计，其经典使用场景聚焦于标准化测试图像捕获重复率（ICD）与F1-Score的平衡关系。通过提供多样化的坑洞图像序列，该数据集支持研究人员在同一基准下比较不同去重算法在减少冗余捕捉与保持检测精度之间的表现，从而为优化实时监控系统的资源分配与响应速度奠定实验基础。

解决学术问题

该数据集系统性地解决了两个核心学术难题：一是如何定量衡量图像捕获过程中的冗余程度，即ICD指标的应用使得重复图像的识别与过滤有了统一度量；二是如何在降低重复率的同时维持高效的检测准确率，即F1-Score的引入确保了去重操作不以牺牲检出质量为代价。这一基准的建立为学术界提供了可复现的对比平台，推动了路面异常检测领域从经验性调参向标准化评估的范式转变，对提升道路维护系统的智能化水平具有深远意义。

实际应用

在实际应用中，ICD-FPTU数据集直接赋能智能道路监控系统的部署与迭代。市政工程部门可借助该基准优化坑洞监测设备的拍摄策略，在有限带宽与存储资源下最大限度减少无效图像传输，从而降低后台处理负载并延长边缘设备寿命。此外，该数据集还可用于训练与测试自动驾驶车辆的路面感知模块，通过滤除重复帧提升实时环境建模的效率，最终服务于更安全、更可持续的智慧城市基础设施管理。

数据集最近研究

最新研究方向

在智能交通与道路维护领域，图像捕获冗余与检测精度之间的矛盾日益成为制约巡检效率的核心瓶颈。ICD-FPTU基准数据集应运而生，通过创新性地引入图像捕获重复率（ICD）与F1分数双指标评估体系，为路面坑洞监控系统的过滤模块性能标准化提供了关键支撑。该研究紧密贴合智慧城市建设中对数据高效采集与精准识别的双重需求，不仅量化了不同检测方案在减少冗余图像、降低存储与传输负载方面的表现，更揭示了先进方法如何在保持高召回率的同时提升检测一致性。这一基准的建立，推动了道路病害巡检从粗放型数据记录向精细化智能筛选的范式转变，为后续融合轻量化神经网络与边缘计算的实时监控系统研发奠定了可重复验证的评估基准。