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铁路轨道螺栓图像数据集（47张）

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简介：
本数据集包含47张铁路轨道螺栓的高质量图片，旨在为机器学习模型提供训练素材，以提升对铁路基础设施关键部件缺陷检测的准确性。 为铁道病害检测研究方向的学者提供数据集资源。本数据集包含47张铁道固定螺栓的图像。如需更多相关数据集，请评论告知，作者会第一时间放出供学者研究使用。

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  • 铁路轨道螺栓图像数据集（47张）
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    本数据集包含47张铁路轨道螺栓的高质量图片，旨在为机器学习模型提供训练素材，以提升对铁路基础设施关键部件缺陷检测的准确性。 为铁道病害检测研究方向的学者提供数据集资源。本数据集包含47张铁道固定螺栓的图像。如需更多相关数据集，请评论告知，作者会第一时间放出供学者研究使用。
     
  • 铁路轨道裂纹图像数据库
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    本数据库汇集大量铁路轨道裂纹高清图片，旨在为研究人员及工程师提供一个可靠的数据集，用于开发和测试自动检测算法，提升轨道安全维护水平。 CrackForest数据集包含151张道路裂缝图像及其Ground Truth,均为图像格式。该资源适用于语义分割及图像分割领域。上传时间: 2018-12-19，资源大小为9.42MB。 Tom Hardy 提供了此资源，并鼓励用户通过上传自己的资源来赚取积分和勋章。
     
  • 输电线路螺栓销钉缺损检测图像数据集（1209张，大目标，VOC）
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    本数据集包含1209张用于检测输电线路中螺栓和销钉缺损情况的图像，采用VOC格式标注，适用于目标识别与定位任务。 我们有一个包含1209张销钉缺失图像的数据集，并使用labelimg工具对这些图像进行了VOC格式（xml）的标注。标签类别分为正常与销钉缺失两类。利用这个数据集训练了yolov7目标检测模型，最终获得了mAP值为93.7%的成绩。
     
  • 输电线路螺栓和销钉缺失的图像数据集
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    本数据集专注于收集输电线路中螺栓与销钉缺失问题的图像资料，旨在为电力系统的视觉检测及维护提供支持。包含多种环境下的高清图片，有助于提高自动化巡检效率与准确性。 输电线路螺栓销钉缺失图像数据集是一个专门针对电力系统中的重要问题——螺栓销钉松动或缺失的图像识别资源。该数据集包含338张图像，旨在帮助研究者和工程师利用计算机视觉技术，特别是卷积神经网络（CNN）的目标检测算法来自动检测电力金具上的这类缺陷，从而提升电力系统的安全性和稳定性。 目标检测是计算机视觉领域中的核心任务之一，其目的是在图像中定位并识别特定的物体。与简单的分类任务不同，目标检测不仅要识别出物体还要给出精确的边界框位置。常见的目标检测框架有YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）和Faster R-CNN等。这些模型通过多尺度特征提取及复杂的区域提议机制，在复杂背景下能够有效地定位并识别物体。 在这个数据集中，每张图像都按照PASCAL VOC格式进行了标注。PASCAL VOC是一种广泛使用的图像注释标准，它定义了物体类别及其在图像中的边界框位置。这种标注方式便于训练卷积神经网络进行目标检测，研究人员可以将这些信息作为监督信号来指导模型学习如何识别和定位销钉的缺失或松动。 对于电力行业的专业人士来说，这个数据集具有重要的实用价值。传统的巡检方法依赖人工检查，效率低下且容易漏检。利用深度学习技术，特别是目标检测模型，则能够实现自动化检测，显著提高巡检效率和准确性，并在发现潜在问题时及时采取维修措施以避免因螺栓销钉问题导致的电力故障。 在实际应用中可能需要对数据集进行预处理，例如图像增强（包括翻转、缩放、裁剪等），以便增加模型的泛化能力。同时选择合适的深度学习框架和模型架构也至关重要，这通常需要根据数据集大小及计算资源来调整模型参数。训练完成后通过验证集和测试集评估模型性能，如平均精度（mAP）和召回率等指标。 输电线路螺栓销钉缺失图像数据集为电力行业的自动化检测提供了宝贵的资源，并结合卷积神经网络的目标检测技术有助于构建更智能、可靠的电力运维系统。随着深入学习及持续优化的进行，在预防性维护与故障预测方面有望取得更大的突破。
     
  • 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。
     
  • 输电线路螺栓和销钉缺失检测图像数据集
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    本数据集专注于电力系统中关键部件——输电线路螺栓与销钉的状态监测，提供大量用于识别这些组件缺失情况的高质量图像，旨在提升电力设施巡检效率与安全性。 输电线路螺栓缺失-销钉缺失检测图像数据集包含约339张图片，其中螺栓缺失的图片有1542张，标注格式为VOC。
     
  • 铁路接触网异物图像数据集（166张）
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    本数据集包含166张铁路接触网异物图片，旨在为相关研究与检测系统提供训练和测试资源，助力提高铁路安全管理水平。 由于拍摄的图像中铁路接触网异物数量极少，需要手动为铁路接触网异物数据集添加不良状态样本。该数据集包含166张图片，供研究铁路相关病害检测的学者使用。此数据集主要用于神经网络训练。
     
  • 螺丝螺栓数据集（含螺丝螺母目标检测及螺丝螺栓实例分割，适用于Mask-R CNN训练）包含423张图像及其标注文件
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    该数据集包括423张图片及其详细标注，专门用于螺丝和螺栓的目标检测与实例分割任务，兼容Mask R-CNN模型的训练需求。 《螺丝螺栓数据集在深度学习中的应用及详解》 现代计算机视觉领域的一个研究热点是目标检测与实例分割技术。“螺丝螺栓数据集”专为训练像Mask R-CNN这样的深度学习模型而设计，包含423张高质量的图像及其对应的标注文件，提供了宝贵的研究资源。 一、数据集概述 “螺丝螺栓数据集”旨在帮助识别和分割小型但至关重要的机械部件——螺丝与螺栓。它由不同情境下的423幅图片组成，每一张都精确地标记了每个螺丝和螺栓的位置、形状及边界信息，为模型训练提供了准确的参考。 二、目标检测与卷积神经网络 目标检测是计算机视觉中的基础任务之一，旨在识别并定位图像中特定的目标对象。卷积神经网络（CNN）在此领域发挥了核心作用，通过多层次的卷积和池化操作学习到特征表示，从而能够识别和定位目标。在螺丝螺栓数据集中，利用CNN可以训练模型来检测这些机械部件。 三、实例分割与Mask R-CNN 相较于单纯的目标检测任务，实例分割要求对每个对象进行像素级边界划分，而Mask R-CNN是一种先进的深度学习框架，能够在同一时间完成这两项工作。在“螺丝螺栓数据集”上使用该模型训练可以使得系统能够精确地理解并区分每一个单独的螺丝和螺栓。 四、实际应用 此数据集适用于多个应用场景： 1. 自动化生产线质量控制：通过训练好的模型自动检测产品的螺丝与螺栓安装情况，提高生产效率及产品质量。 2. 工业维修检查：快速定位机械设备中的松脱或缺失部件以预防潜在故障发生。 3. 机器人装配作业：在执行组装任务时准确识别并处理螺丝、螺栓。 五、局限性与挑战 尽管“螺丝螺栓数据集”为研究提供了良好的基础，但在实际应用中仍面临一些问题。例如复杂背景、光线变化或视角多样性等因素可能影响模型性能。因此，研究人员需要通过诸如数据增强和迁移学习等技术来优化模型的泛化能力和鲁棒性。 总结：该螺丝螺栓数据集开辟了深度学习在工业检测领域的新路径。通过对这些机械部件进行训练，我们期待能够开发出更高效且准确的自动化检测系统，从而促进制造业的进步。
     
  • 高品质铁路轨道缺陷检测数据集（含1050张图片，6个类别）.7z
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    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。
     
  • 铁轨枕木螺丝识别的数据集-YOLOv5
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    本数据集专为YOLOv5设计，包含大量铁轨、枕木及螺丝图像，旨在提升模型在铁路维护场景中的目标检测精度与效率。 yolov5 - 铁轨枕木螺丝识别数据集包含图片、labelme生成的json文件以及标签文件。