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杆塔塔材锈损检测用航拍图像数据集（含1700余张图片及高斯噪声处理，附VOC标注）

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简介：
本数据集包含超过1700张杆塔塔材锈损的航拍图像，并提供高斯噪声处理版本，辅以详细的VOC标注信息。 用于检测塔材锈损的图像数据集，训练集中通过加入高斯噪声进行了扩充，并采用VOC格式的标签。

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  • 杆塔塔材锈损检测用航拍图像数据集（含1700余张图片及高斯噪声处理，附VOC标注）
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    本数据集包含超过1700张杆塔塔材锈损的航拍图像，并提供高斯噪声处理版本，辅以详细的VOC标注信息。 用于检测塔材锈损的图像数据集，训练集中通过加入高斯噪声进行了扩充，并采用VOC格式的标签。
     
  • 塔吊下方人员检测图像数据集（含1000余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过1000张针对塔吊作业环境下人员安全检测的图像，并附有详细的VOC格式标注信息，旨在提升施工现场的安全管理水平。 包含超过1000张塔吊上的视频监控图像，可用于检测站在塔吊下方的人物，并已使用labelimg进行了标注，标签格式为VOC标签。
     
  • 输电杆塔绝缘子红外测温图片集（含790余张，VOC标注）
    优质
    本图集包含790余张输电杆塔绝缘子红外测温图像，并附有详细的VOC标注信息，为电力设备状态监测与故障诊断提供重要数据支持。 数据集包含790多幅绝缘子红外测温图像，并使用labelimg软件进行了标注。标签类别为insulator（绝缘子），标签类型为voc（xml）。
     
  • VOC塔吊目标检测数据集含2559张图片
    优质
    本数据集包含2559张图像，专为VOC格式设计，旨在提升塔吊在复杂环境中的目标检测精度与效率，适用于研究和开发高性能视觉识别系统。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml标注） 图片数量（jpg文件个数）：2559 标注数量（xml文件个数）：2559 标注类别数：1 标注类别名称：tadiao 每个类别的标注框数：tadiao count = 2936 使用工具：labelImg 标注规则：对目标类别进行矩形框标记 重要说明：无特别声明 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的标注准确且合理。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 风力涡轮机损伤检测图像数据集（含400余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过400张风力涡轮机损伤检测图像，并附有VOC格式标注文件，为机器学习和计算机视觉研究提供有力支持。 风力涡轮机损伤检测图像数据集包含400多张图像，采用VOC标签格式。
     
  • 钢绞线导线损伤检测图像数据集（含1200余张图片，VOC格式标注）
    优质
    本数据集包含超过1200张钢绞线导线损伤的高质量图像，采用VOC格式精确标注，为电力设备维护与智能监测提供重要研究资源。 该数据集包含钢绞线损伤检测的图像，并且已经对损伤点进行了VOC格式的标注。请注意这些图像是非运行中的导线照片，不是航拍图像。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 电力输电塔杆塔材锈蚀缺陷数据集
    优质
    本数据集包含大量电力输电塔杆塔材锈蚀缺陷图像及其标注信息，旨在促进电力设备健康状态监测与智能运维领域的研究与发展。 输电塔杆塔材锈蚀缺陷检测图像数据集包含581张图片，标注格式为VOC，并可转换成YOLO格式。
     
  • 铁路附近电气装置检测图像数据库（含700余张图片，采用VOC标注）
    优质
    本数据库包含超过700张针对铁路周边电气设备的检测图像，并使用VOC格式进行精确标注，旨在提升铁路安全监测技术。 铁路周边电气设备检测图像数据集包含700多张图像，并使用VOC标签格式。