Urban Issues 是一个公共图像分类数据集，旨在帮助自动化与机器视觉系统识别城市环境中的公共基础设施问题与环境问题。

该数据集中的图像按类别存储，每张图像均带有单一类别标签，且背景、光照、角度条件多样。数据采用 YOLO 格式进行标注与组织，适用于训练与评估图像分类模型与目标检测模型，尤其在智能城市基础设施监控、公共环境维护、路面状况检测和城市治理应用中具有价值。

数据类别：

• 受损道路问题（Damaged Road Issues）
• 坑洞问题（Pothole Issues）
• 非法停车问题（Illegal Parking Issues）
• 破损交通标志问题（Broken Road Sign Issues）
• 倒伏树木（Fallen Trees）
• 公共场所垃圾/乱扔垃圾（Littering / Garbage on Public Places）
• 破坏公物问题（Vandalism Issues）
• 动物尸体污染（Dead Animal Pollution）
• 受损混凝土结构（Damaged Concrete Structures）
• 受损电线与电线杆（Damaged Electric Wires and Poles）