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输电线路绝缘子缺陷检测图像数据集（包含1688张图片，VOC格式标注，原始图片488张，涵盖四种类别）

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简介：
该数据集包括1688张图片及对应的VOC格式标注信息，其中488张为原始图，涵盖了输电线路绝缘子的四种缺陷类型。 该数据集包含1688张绝缘子缺陷图像，其中488张为原图，并经过扩充处理。标签采用VOC格式。详情可参见相关博客文章介绍。

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  • 输电线路绝缘子缺陷检测图像数据集（包含1688张图片，VOC格式标注，原始图片488张，涵盖四种类别）
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    该数据集包括1688张图片及对应的VOC格式标注信息，其中488张为原始图，涵盖了输电线路绝缘子的四种缺陷类型。 该数据集包含1688张绝缘子缺陷图像，其中488张为原图，并经过扩充处理。标签采用VOC格式。详情可参见相关博客文章介绍。
     
  • 风力发电机叶片缺陷检测图像数据集（含3584张图片，VOC标注，涵盖五种缺陷类型）
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    本数据集包含3584张风力发电机叶片缺陷图像，采用VOC格式标注，全面覆盖裂纹、孔洞等五类典型缺陷，适用于深度学习模型训练与验证。 我们有3584张风力发电机缺陷图像数据集。这些图像经过增强处理（包括对比度变化扩充），以模拟不同环境下的航拍效果。标签格式采用VOC标准，具体类别及数量如下：漏油(OIL LEAKAGE)：753个；污秽物(dirt)：846个；掉漆(Paint)：2455个；侵蚀(LE-Erosion)：617个；胶带(PU-tape)：700个。
     
  • 输电线路绝缘子红外图像检测数据集（VOC标注，含900余张图片）
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    本数据集包含超过900张针对输电线路绝缘子进行红外成像检测的图片，并采用VOC格式标注，旨在促进电力设备故障诊断技术的发展。 数据集包含900多张输电线路红外绝缘子图像，并对其中的绝缘子进行了标注，标签格式为VOC。
     
  • 绝缘子缺陷检测数据集（VOC格式，含4086张图片，适用于YOLO训练）
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    本数据集包含4086张图像，采用VOC格式存储，专为使用YOLO算法进行绝缘子缺陷检测模型训练而设计。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及对应的xml标注） 图片数量（jpg文件个数）：4086 标注数量（xml文件个数）：4086 标注类别数：3 标注类别名称： - jueyuanzi - posun - fangdian 每个类别的标注框数量统计： - jueyuanzi: 8019个矩形框 - posun: 1780个矩形框 - fangdian: 1144个矩形框 使用工具：labelImg 标注规则说明： - 对于jueyuanzi，需要将其整个范围进行完整地框选。 - 对于posun，则需对断裂、缺失或破损区域进行标记。 - fangdian 包括自爆痕迹和放电痕迹的定位。 特别提醒：本数据集不保证训练模型或者权重文件的精度。所提供的仅是准确且合理的标注信息。
     
  • 输电线路无人机巡检缺陷检测图像数据集（含2003张图片，VOC格式，涵盖异物、防鸟刺等八类目标）
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    该数据集包含2003张图片，采用VOC格式，专注于输电线路的无人机巡检，覆盖了包括异物和防鸟刺在内的八种常见缺陷类型。 内含2003幅输电线路无人机巡检典型缺陷检测图像。各类目标类别及数量如下：鸟巢478个、绝缘子4350个、防鸟刺326个、防振锤3258个、防震锤缺陷326处、闪络857处和绝缘子缺陷900处，异物190件。
     
  • 三类线路常见缺陷的图像数据集（含1900余张图片，VOC标注，涵盖导线散股、塔材锈蚀及绝缘子自爆）
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    本数据集包含超过1900张针对电力设施三类典型故障（导线散股、塔材锈蚀和绝缘子自爆）的图像，并采用VOC格式标注，为线路巡检AI训练提供有力支持。 本段落包含三类输电线路常见缺陷：导线散股、塔材锈蚀及绝缘子自爆，共计1900多幅图像，并已利用LabelImg工具对其进行了标注，标签格式为VOC。各类缺陷的数量如下：cable_defectueux（导线散股）: 1303, insulator_defect（绝缘子自爆）: 133, rust（塔材锈蚀）: 879。“塔材锈蚀”部分进行了翻转扩充处理。
     
  • 玻璃绝缘子串检测用航拍图像数据集（含600余张图片，VOC格式标注）
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    本数据集提供用于无人机拍摄的玻璃绝缘子串检测图像，包含超过600张照片，并以VOC格式完成精确标注。 数据内容为玻璃绝缘子航拍图像数据集，包含600多张图像，并对其中的绝缘子和导线进行了标注，标签格式采用VOC标准。
     
  • 输电线路异物数据集（VOC格式）含标注-295张图片
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    该数据集包含295张已标注图像，采用VOC格式存储，主要用于训练和测试识别输电线路中异物的相关算法模型。 数据集格式采用Pascal VOC标准（不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件），仅包含jpg图片与对应的xml标注文件。 - 图片数量：295张（jpg文件） - 标注数量：295份（xml文件） - 标注类别数：1类 - 标签名称：yw 每个yw标签共对应304个矩形框。 使用工具为labelImg，标注规则是围绕目标物体绘制矩形框。 重要说明：在网上找到的输电线异物悬挂数据集质量普遍较低。因此，我亲自从视频中截取并爬取图片进行标记工作。然而由于网络上可用资源有限，最终仅收集到295张图像。 特别提示：本数据集中提供的标注信息准确且合理，但不保证基于此训练出的模型或权重文件能达到特定精度要求。
     
  • 变电站缺陷检测数据集(VOC+YOLO格式)含8307张图片，17个类别.7z
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    本数据集包含8307张图像及标注信息，涵盖17类变电站设备缺陷，适用于目标检测任务，采用VOC和YOLO双格式存储。压缩文件后缀为.7z。 数据集格式采用Pascal VOC与YOLO两种格式，并且不含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件。 - 图片数量（jpg文件个数）：8307 - 标注数量（xml文件个数）：8307 - 标注数量（txt文件个数）：8307 - 标注类别总数为17，具体名称如下： - bj_bpmh - bj_bpps - bj_wkps - bjdsyc - gbps - hxq_gjbs - hxq_gjtps - jyz_pl - kgg_ybh - sly_dmyw - wcaqm - wcgz - xmbhyc - xy - yw_gkxfw - yw_nc - ywzt_yfyc
     
  • 电气类4：输电线路绝缘子缺陷检测用图像数据集
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    本数据集专为输电线路绝缘子缺陷检测设计，包含大量高质量标注图像，旨在提升电力系统巡检效率与准确性。 内含输电线路绝缘子缺陷检测图像数据集，包含4500多张图片，并带有VOC格式的xml标签。类别分为insulator（绝缘子）和defect（缺陷）。该数据集适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究，例如目标检测、图像识别及深度学习等。TXT文件内提供下载链接与提取码，可以放心下载使用。