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RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集

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简介：
RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集是一个专门用于检测和分类铁路轨道表面各种损伤类型的高质量图像数据库，旨在提高轨道维护效率与安全性。 RSDDs铁轨表面缺陷数据集包含了用于检测和分析铁路轨道表面各种缺陷的图像和相关信息。该数据集旨在帮助研究人员开发更有效的算法来识别并修复铁路轨道上的问题，从而提高运输安全性和效率。

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  • RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集
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    RSDDs铁路轨道表面缺陷数据集是一个专门用于检测和分类铁路轨道表面各种损伤类型的高质量图像数据库，旨在提高轨道维护效率与安全性。 RSDDs铁轨表面缺陷数据集包含了用于检测和分析铁路轨道表面各种缺陷的图像和相关信息。该数据集旨在帮助研究人员开发更有效的算法来识别并修复铁路轨道上的问题，从而提高运输安全性和效率。
     
  • 钢轨表面缺陷检测的数据集-RSDDs
    优质
    RSDDs数据集专注于铁路安全，专门用于检测钢轨表面的各种缺陷。该数据集包含大量标记图像，涵盖不同类型的损伤和瑕疵，适用于训练深度学习模型以提高轨道维护效率与准确性。 RSDDs数据集是专门用于钢轨表面缺陷检测的数据集合，它由两个精心策划的子数据集组成，每个子数据集都针对不同类型的铁路轨道。 Type-I RSDDs 子数据集： 这个子数据集专注于高速客运铁路（express rails）上的钢轨表面缺陷。该子数据集中包含67张高分辨率图像，每张图片尺寸为160像素宽和1000像素长，以捕捉细节丰富的缺陷特征。这些图像是从实际的高速客运铁路轨道采集而来，反映了在高速列车运行环境下钢轨所遭受的各种磨损与损伤情况。 Type-II RSDDs 子数据集： 不同于Type-I子数据集，Type-II收集自普通及重载货运铁路（common/heavy haul rails）。该子数据集中包含128张图像，每张图片尺寸为55像素宽和1250像素长，以适应在高负载、频繁使用的环境中检测钢轨表面缺陷的需求。这些图像是为了展示重载货运铁路轨道上的典型磨损与损坏情况而特别挑选出来的。 两个子数据集中的所有图像都经过精心选择，确保每张图片至少包含一个明显的钢轨表面缺陷特征，如裂纹、磨损和剥离等现象。背景设计复杂多样，模拟了实际操作环境下的变化多端性，并且增加了数据集的实用性和挑战度。
     
  • 铁轨表面缺陷数据集.7z
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    铁轨表面缺陷数据集.7z包含用于检测和分类铁路轨道表面各类损伤（如裂纹、锈蚀等）的图像及标注信息，旨在提升轨道交通安全与维护效率。 铁轨表面缺陷数据集RSDDs包括两种类型的数据：第一种是从快车道捕获的I型RSDDs数据集，包含67张具有挑战性的图像；第二种是从普通/重型运输轨道获取的II型RSDDs数据集，包含128张同样具有挑战性的图像。每个图像至少有一个缺陷，并且背景复杂、噪声大。这些缺陷由在轨道表面检查领域工作的专业人员进行了标记。
     
  • NEU钢铁表面缺陷数据集
    优质
    NEU钢铁表面缺陷数据集是由东北大学研究团队创建的专业数据库，汇集了大量的钢铁表面图像样本及详细标注信息，旨在促进机器学习算法在自动检测和分类工业产品表面瑕疵方面的应用与发展。 基于机器视觉的表面缺陷检测设备已在多个工业领域得到广泛应用，包括3C产品、汽车制造、家电生产、机械加工、半导体与电子产业、化工行业、医药制造业以及航空航天及轻工等行业。其中，针对钢材表面缺陷的数据集NEU-CLS可用于分类和定位任务，它收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷：轧制氧化皮（RS）、斑块（Pa）、开裂（Cr）、点蚀表面（PS）、内含物（In）以及划痕（Sc）。该数据集中共有1,800张灰度图像，每一种类型的缺陷包含300个样本。
     
  • 用于测试的轨道表面缺陷数据集
    优质
    本数据集专为评估轨道表面缺陷检测算法设计，包含各类典型缺陷图像及标注信息，旨在促进铁路维护领域的研究与应用。 谁有用就拿走吧。
     
  • 免费的铁路轨道缺陷检测数据集（采用COCO格式标注）
    优质
    这是一个基于COCO标准注释格式的开源铁路轨道缺陷检测数据集，旨在促进轨道交通安全领域的研究与应用。 为铁道病害检测研究方向的学者提供尽可能的数据集资源。本数据集包括近距离铁道病害图像。如需更多相关数据集，请告知，作者会第一时间放出供学者研究。
     
  • 铁轨表面缺陷数据集，含jpg图片及对应的xml标注文件
    优质
    本数据集包含大量铁轨表面缺陷的高质量JPG图像及其对应XML格式的详细标注信息，旨在促进轨道交通安全领域的研究与应用。 铁轨表面缺陷数据集包含图片和xml文件，适用于yolov3、yolov4和yolov5的训练，并能达到95%以上的准确度。
     
  • 高品质铁路轨道缺陷检测数据集（含1050张图片，6个类别）.7z
    优质
    本数据集提供高品质铁路轨道缺陷检测所需的图像资料，包含1050张图片及六大分类标签，旨在提升自动化检测系统的准确性和效率。 数据集格式为Pascal VOC与YOLO格式（不含分割路径的txt文件），仅包含jpg图片、VOC格式xml标注文件及yolo格式txt文件。 - 图片数量：1050张 - 标注数量（xml）：1050个 - 标注数量（txt）：1050个 标注类别共6种： - cuowei (铁轨缝隙有石头) - duanlie (轨道断裂) - lieheng (轨道出现裂痕) - luoshansongdong (螺丝松动) - shaoluoshuan (少螺栓) - zhuoshang (轨道灼伤) 各类别标注框数： - cuowei：54个 - duanlie：553个 - lieheng：11个 - luoshansongdong：21个 - shaoluoshuan：780个 - zhuoshang：26个 总标注框数为1445。 使用工具为labelImg，对类别进行矩形框绘制。