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水管管道漏水、泄漏与裂缝检测数据集VOCYOLO格式下为1131张、3类.md

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简介:
该管道路段漏水泄漏裂缝检测数据集采用VOC和YOLO两种格式提供,并总计包含1131张图片及丰富的标注信息:其中包括1131张jpg图片及其对应的VOC XML文件和YOLO TXT文件。这些图像涉及三个主要类别:裂缝(共35个)、泄漏(共1438个)以及管道(共247个),总计约2000多个注标签框。注标签工作主要通过LabelImg软件完成,并通过矩形边界框进行注标签以方便模型识别功能发挥。值得注意的是,在本数据集中还特意选择了半数以上的图像进行了增强处理,这有助于提升模型对不同光照条件、角度以及背景环境的适应能力。 尽管本数据集在容量与格式上非常丰富完整但官方声明明确表示:本数据集提供的模型权重未经官方验证其准确性或性能表现因此建议

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客服
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  • 模型的研发.pdf
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    本文档探讨了针对城市供水管网泄漏问题,研发了一种新型高效的检测模型。该模型利用先进的数据处理和分析技术,旨在提升漏水点定位精度与效率,减少水资源浪费,保障城市供水系统的稳定运行。 研发供水管网的漏损监测定位技术能够实现对漏损事件的快速响应与准确位置确定。同时,开发相应的管网漏损监测平台可以实时在线展示并分析监测数据。
  • 石油(VOC+YOLO,含6633图片,1个别).7z
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    本数据集包含6633张图像,采用VOC和YOLO格式标注,专注于单一类别的石油泄漏检测,旨在提升环境监测技术的精确性和效率。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(仅包含jpg图片及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数):6633 标注数量(xml文件个数):6633 标注数量(txt文件个数):6633 标注类别数:1 标注类别名称:[oil] 每个类别标注的框数: oil 框数 = 8754 总框数:8754 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框 重要说明:数据集包含增强图片,请仔细查看图片斟酌下载。 特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,仅提供准确且合理的标注。
  • 缺陷(含7标签,1717图片,YOLO+VOC).zip
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    本数据集包含1717张图像,涵盖七种类别标签,旨在用于训练和评估下水管道缺陷检测模型。以YOLO及VOC格式提供,便于研究者应用与开发。 数据集格式:VOC格式+YOLO格式 压缩包内包含三个文件夹: 1. JPEGImages 文件夹存储了 1717 张 JPG 图片。 2. Annotations 文件夹包含了与图片对应的 1717 个 XML 标注文件。 3. labels 文件夹有用于 YOLO 格式的 1717 个 TXT 文本标注文件。 标签种类共有七种,分别为:chuanru(穿入)、cuokou(错口)、duiji(堆积)、laji(垃圾)、liefeng(裂缝)、nitu(泥土)和 shugen(树根)。每个类别对应的框数如下: - chuanru 框数 = 328 - cuokou 框数 = 200 - duiji 框数 = 884 - laji 框数 = 610 - liefeng 框数 = 836 - nitu 框数 = 187 - shugen 框数 = 356 总框数量为:3401。 图片的清晰度较高,且未经过数据增强处理。标签形状采用矩形框形式以实现目标检测和识别任务。 重要说明: 暂无其他特别需要声明的内容。 请注意,本数据集不保证用于训练模型或生成权重文件时的具体精度表现,仅提供准确合理的标注信息。
  • LeakDB(诊断基准):真实的配
    优质
    LeakDB是一套真实世界的配水管网泄漏数据库,为研究人员提供详实的数据支持,助力于开发和测试更高效的漏水检测算法。 LeakDB(泄漏诊断基准)是一个包含大量人工创建但现实的泄漏场景的真实数据集,适用于不同的配水网络及条件。该数据集中提供了用于评估不同算法结果的MATLAB评分算法。
  • 基于DSP技术的供系统的开发设计
    优质
    本项目致力于研发一款采用数字信号处理(DSP)技术的先进供水管道泄漏检测系统。该系统能够有效识别和定位地下供水管网中的微小泄漏点,大大提高了漏水监测效率与准确性,为水资源管理提供强有力的技术支持。 为了克服传统供水管道检测系统存在的复杂性高、软件运行效率低以及成本高昂等问题,我们设计了一种新型的供水管道泄漏检测系统。该系统的核心是采用DSP TMS320LF2407A进行图像处理,并使用超声波传感器采集管道背景噪声信息并将其转换为电信号传递给DSP系统分析。 通过利用DSP丰富的外部接口资源,可以将数据以串行或以太网方式传输至PC端,从而实现实时显示和报警功能。我们采用C语言与汇编语言结合的方式编写电路板程序,并对蝶形FFT算法进行了改进优化,使运算速度更快且具有更强的实时性。 通过MATLAB仿真验证表明该系统具备高精度、强稳定性的特点,在城市供水管道检测及诊断中展现出良好的应用前景。
  • 系统的开发设计
    优质
    本项目致力于研发先进的供水管道漏点检测系统,旨在提高城市水资源管理效率和减少水损。通过集成声波探测、数据处理等技术,实现对地下管网中潜在泄漏问题的精准定位及预警,为市政维护工作提供强有力的技术支持。 针对供水管道泄漏信号微弱且混有大量噪声的问题,研究设计了一款操作性强的管道泄漏定位检测系统。该系统以STM32单片机为核心,并包括放大模块、滤波模块以及数据采集及传输模块的设计。同时,在LabVIEW虚拟仪器中利用相关分析模块开发了泄漏检测定位软件系统。实验结果显示:此系统的泄漏定位准确度高,实时性强,能够满足实际工程需求。
  • 基于LabVIEW的输油系统
    优质
    本项目开发了一套基于LabVIEW的输油管道泄漏检测系统,采用先进的数据采集与分析技术,实时监控管道状态,有效预防和及时发现泄漏事故,保障石油运输安全。 基于LabView的输油管道泄漏监测系统旨在利用LabVIEW软件平台开发一套高效的监控解决方案,以实时检测并定位输油管道中的任何潜在泄漏情况。该系统的应用能够显著提高石油运输的安全性和效率,减少环境污染风险,并确保能源供应的稳定性。通过集成先进的传感器技术和数据处理算法,此系统能够在第一时间发现异常状况并向操作人员发出警报,从而迅速采取措施防止事故的发生或扩大影响范围。