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绝缘子电塔数据集dataset_Insulator.rar

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简介:
绝缘子电塔数据集(dataset_Insulator)包含用于电力系统中绝缘子检测与评估的相关图像和信息。该资源有助于研究者分析电塔安全状态,提升电网监测技术。 我们有一个包含近1000张电塔绝缘子的数据集,类别为Insulator,标签格式包括txt和xml文件。

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  • dataset_Insulator.rar
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    绝缘子电塔数据集(dataset_Insulator)包含用于电力系统中绝缘子检测与评估的相关图像和信息。该资源有助于研究者分析电塔安全状态,提升电网监测技术。 我们有一个包含近1000张电塔绝缘子的数据集,类别为Insulator,标签格式包括txt和xml文件。
  • 识别中的
    优质
    本数据集专注于电力系统中绝缘子的识别问题,包含了大量不同种类和状态的绝缘子图像,旨在促进绝缘子故障检测与维护领域的研究发展。 需要600张自然环境中无人机航空拍摄的瓷质绝缘子图片,分辨率为1200*600像素。
  • YOLOv8检测及训练模型(含1000
    优质
    简介:本文介绍了基于YOLOv8算法的电力塔绝缘子检测系统及其训练模型,并包含一个由1000个样本组成的数据集。 使用YOLOv8进行电塔绝缘子检测的项目包括训练好的模型权重、PR曲线以及loss曲线,在一个包含1000张图像的数据集上完成训练。目标类别为“Insulator”,共有1个类别,并且附有PyQt界面和数据集,标签格式提供VOC和YOLO两种形式,分别保存在两个不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架编写,代码使用Python语言实现。
  • 外观瑕疵
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    该数据集专注于收集和标注各类电力绝缘子的图像,旨在识别并分类绝缘子表面的各种缺陷与损伤情况,为机器学习算法提供训练素材。 输电线路绝缘子外观缺陷数据集包含600张图片,并带有voc标签,可以直接下载并运行代码使用,非常方便。
  • YOLOv5检测+预训练模型+PyQt界面+1000
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    本项目基于YOLOv5框架开发,结合大规模数据集与预训练模型优化电塔绝缘子检测精度,并采用PyQt设计用户交互界面,提升用户体验。 本段落介绍了一种基于YOLOv5的电塔绝缘子检测系统,其中包括两种训练好的模型:yolov5s和yolov5m。该系统在包含1000张图片的数据集上进行了训练,并提供了PR曲线、loss曲线等指标进行评估。数据集中包含了标签格式为VOC和YOLO的文件夹。 此外,还提供了一个基于PyQt开发的用户界面,可以用于检测图像、视频以及调用摄像头进行实时检测。目标类别仅有一个:Insulator(绝缘子)。
  • 基于Yolov5的破损检测及模型与
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    本研究采用YOLOv5框架开发了针对电力系统中损坏绝缘子的高效检测算法,并构建了专用数据集以提升模型精度。 使用YOLOv5进行破损绝缘子检测的项目包括训练好的道路指示牌识别权重以及PR曲线、loss曲线等内容。该项目在绝缘子缺陷数据集上进行了训练,并且目标类别名为break_insulator,仅包含一个类别。数据集中包含了两种格式的标签:txt和xml文件,分别保存在两个不同的文件夹中。 采用PyTorch框架并使用Python代码实现上述功能。
  • 涵盖玻璃、复合及陶瓷
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    该绝缘子数据集包含了多种类型绝缘子的数据,包括玻璃、复合材料和陶瓷绝缘子,为研究与分析提供了丰富资源。 绝缘子数据集包括玻璃绝缘子、复合绝缘子和陶瓷绝缘子,适用于图像分类任务。如有需要,请私信联系。
  • 线路故障检测
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    该数据集专注于收集和分析各种环境下输电线路绝缘子的状态信息,旨在通过机器学习模型实现早期故障预测与诊断,保障电力系统安全稳定运行。 本数据集包含内含输电线路绝缘子的图像,分为真实图像与增强图像两类。总共有4000多张图片,并附有VOC标签(即xml文件),适用于深度学习目标检测任务。此外,还有txt文件提供了下载链接,请放心使用。
  • YOLO损坏检测
    优质
    简介:该数据集专注于电力系统中的关键问题——绝缘子损伤检测,采用YOLO算法优化模型,提高检测速度与精度,保障电网安全运行。 YOLO破损绝缘子检测数据集包含500多张使用lableimg软件标注的真实场景高质量图片,格式为jpg。标签有两种:VOC格式和yolo格式,并分别保存在两个文件夹中,可以直接用于YOLO系列的绝缘子缺陷目标检测;该数据集涵盖丰富场景;类别包括break_insulator共一个目标类别。