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配电柜光电按钮检测数据集（含700余张图片，VOC标注）

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简介：
本数据集包含700多张关于配电柜光电按钮的图像，并附有详细的VOC标注信息，适用于目标检测研究。 图像内容为配电柜光按钮，并且已经对图像进行了标注，标签格式采用VOC格式。

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  • 配电柜光电按钮检测数据集（含700余张图片，VOC标注）
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    本数据集包含700多张关于配电柜光电按钮的图像，并附有详细的VOC标注信息，适用于目标检测研究。 图像内容为配电柜光按钮，并且已经对图像进行了标注，标签格式采用VOC格式。
     
  • 变电站继电保护控制柜屏检图像数据集（含700张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含700张关于变电站继电保护控制柜屏检的图像，每张图片均进行了详细的VOC标注，旨在支持电力系统自动化领域的研究与开发。 数据内容包括变电站继电保护控制柜的屏幕图像，并使用VOC标签格式进行了标注。
     
  • 变电站控制柜面板状态检测图像数据集（含1800余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过1800张针对变电站控制柜面板状态的图像，并附有详细的VOC标注信息，为相关领域的研究与应用提供了宝贵的资源。 数据集包含1800多张变电站控制柜图片，并已进行标注。标签格式为VOC；各类别及数量如下：switch-left: 1191个；switch-center: 1566个；red: 396个；red-green: 394个；platen-on: 3378个；platen-off: 4696个；red-red-off: 648个；transformer: 558个；switch-right: 461个；green-green-off: 482个；platen-on-half: 187个；switch-center-half: 403个；transformer-on-half: 187个；transformer-on: 457个；red-red: 143个；green-green-red: 96个。
     
  • 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。
     
  • 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）
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于PS技术的变电站火灾检测图像数据集（含1440余张VOC标注图片）
    优质
    本数据集采用PS技术构建，包含超过1440张针对变电站火灾场景的专业标注图片，旨在提升机器学习模型在复杂环境下的火灾识别能力。 我们拥有1440多张变电站火灾图像数据集，这些图像是通过Photoshop技术合成的，并利用旋转进行扩充处理。此外，所有图像都按照VOC格式进行了标注。
     
  • 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。
     
  • 输电设施异物检测用图像数据集（含168张图片和VOC标注）
    优质
    该数据集专为输电设施异物检测设计，包含168张高质量图片及对应的VOC格式标注文件，有助于推动电力系统安全维护领域的机器学习研究与应用。 数据内容包括168张变电站及输电线路异物图像，已经对图像中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式。
     
  • 电气类二：输电线路鸟巢检测数据集（含2000余张图片及VOC）
    优质
    本数据集包含超过两千张关于输电线路中鸟巢的照片及其标注文件，旨在促进电力设施安全维护领域的研究与应用。 内含输电线路鸟巢检测数据集，包含2000多张图片，并附有VOC格式的xml标签及增广处理，适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作，如目标检测、图像识别与深度学习等。TXT文件中提供了下载链接和提取码，您可以放心下载使用。