Urban Issues est un ensemble de données de classification d'images publiques conçu pour aider les systèmes automatisés et de vision artificielle à identifier les problèmes d'infrastructure publique et d'environnement dans les environnements urbains.

Les images de cet ensemble de données sont organisées par catégorie, chaque image étant étiquetée selon une catégorie spécifique. Les données sont annotées et organisées au format YOLO, ce qui les rend idéales pour l'entraînement et l'évaluation de modèles de classification d'images et de détection d'objets. Elles sont particulièrement utiles pour des applications telles que la surveillance des infrastructures urbaines intelligentes, l'entretien de l'environnement public, la surveillance de l'état des routes et la gouvernance urbaine.

Catégorie de données :

• Problèmes de routes endommagées
• Problèmes de nids-de-poule
• Problèmes de stationnement illégal
• Problèmes de panneaux de signalisation cassés
• Arbres tombés
• Déchets/ordures dans les lieux publics
• Problèmes de vandalisme
• Pollution par les animaux morts
• Structures en béton endommagées
• Fils et poteaux électriques endommagés