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输电线路防范外力破坏的图像数据集（包含1100张视频监控图片及VOC标注）

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简介：
本数据集旨在提升输电线路安全防护水平，内含1100张由视频监控捕捉到的涉及线路安全隐患的图像，并附有详细VOC标注信息。 图像数据可用于输电线路防外力破坏施工机械的识别，包含1100张视频监控图像，并对其中的施工机械进行了标注，标签格式为VOC标签。各类别的数量如下：卡车（truck）: 1069个；塔架（tower）: 1444个；反铲挖掘机（backhoe）: 639个；起重机（crane）: 375个；树木（tree）: 596个。

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  • 输电线路防范外力破坏的图像数据集（包含1100张视频监控图片及VOC标注）
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    本数据集旨在提升输电线路安全防护水平，内含1100张由视频监控捕捉到的涉及线路安全隐患的图像，并附有详细VOC标注信息。 图像数据可用于输电线路防外力破坏施工机械的识别，包含1100张视频监控图像，并对其中的施工机械进行了标注，标签格式为VOC标签。各类别的数量如下：卡车（truck）: 1069个；塔架（tower）: 1444个；反铲挖掘机（backhoe）: 639个；起重机（crane）: 375个；树木（tree）: 596个。
  • 电力行业51. 电网防外力破坏监测数据集（含2800张图片及voc文件）.txt
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    本数据集包含2800张图片及其标注文件，旨在辅助研究者开发和测试电网防外力破坏的监测系统与算法。 内含电网防外力破坏检测数据集，包含2800张图片及VOC格式xml标签文件，类别包括吊车、挖掘机、推土机和货车四类，适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作，例如目标检测、图像识别与深度学习等。TXT文件内提供下载链接和提取码，请放心下载使用。
  • 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）
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    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。
  • 输电线路异物数据集（VOC格式）含标注-295张图片
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    该数据集包含295张已标注图像，采用VOC格式存储，主要用于训练和测试识别输电线路中异物的相关算法模型。 数据集格式采用Pascal VOC标准（不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件），仅包含jpg图片与对应的xml标注文件。 - 图片数量：295张（jpg文件） - 标注数量：295份（xml文件） - 标注类别数：1类 - 标签名称：yw 每个yw标签共对应304个矩形框。 使用工具为labelImg，标注规则是围绕目标物体绘制矩形框。 重要说明：在网上找到的输电线异物悬挂数据集质量普遍较低。因此，我亲自从视频中截取并爬取图片进行标记工作。然而由于网络上可用资源有限，最终仅收集到295张图像。 特别提示：本数据集中提供的标注信息准确且合理，但不保证基于此训练出的模型或权重文件能达到特定精度要求。
  • 输电线路异物检测图像数据集（含230张图片及VOC标签）
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    本数据集包含230张图片及其对应的VOC格式标注文件，专门用于训练和测试输电线路异物检测算法模型。 数据集包含230张输电线路异物图像原图，并对其中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式。
  • 架空输电线路上的鸟巢检测图像数据集（含200张图片及VOC标注）
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    本数据集包含200张针对架空输电线路中鸟类巢穴的图像，并附有详细的VOC格式注释，旨在促进电力设施智能监测技术的发展。 数据集包含200张架空输电线路鸟巢图像，可用于进行鸟巢检测，并已对这些图片进行了标注，标签格式为VOC标签。
  • 电力场景输电线路外部破坏检测数据集（VOC+YOLO格式，含5187张图片，6个类别）.zip
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    本数据集包含5187张图片和6种类别标签，采用VOC及YOLO格式标注，旨在支持电力场景下输电线路外部破坏的检测与识别研究。 样本图：请在电脑端资源预览查看并下载。 重要说明：数据集包含1000多张原图及增强后的图片，并已全部标注完成。 数据格式：Pascal VOC格式与YOLO格式（不含分割路径的txt文件，仅含jpg图片、VOC格式xml文件和yolo格式txt文件）。 图片数量(jpg)：5187 标注数量(xml)：5187 标注数量(txt)：5187 类别数及框数： - 标注类别名称包括[backhoe, building, crane, tower, tree, truck] - backhoe 框数 = 2638 - building 框数 = 8789 - crane 框数 = 1322 - tower 框数 = 6954 - tree 框数 = 4009 - truck 框数 = 3922 总框数：27634 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形框标记。
  • 输电线路鸟类巢穴数据集（含401张图片及VOC标签）
    优质
    本数据集包含401张关于输电线路附近鸟类巢穴的图像及其对应的VOC格式标注文件，适用于目标检测与识别研究。 内含输电线路异物检测数据集，包括400张无人机航拍原始图片及VOC格式xml标签，用于识别输电杆塔上的鸟巢。该数据集适用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作，例如目标检测、图像识别和深度学习等。TXT文件内提供了下载链接与提取码，您可以放心下载使用。
  • 含标注的输电线路异物数据集近5000张图片
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    本数据集包含接近5000张带有详细标注的输电线路异物图像，旨在支持电力设施监控和维护中的异常检测研究。 这段文字描述了输电线上可能出现的各种异物，包括气球、风筝和塑料袋，并且已经完成了相关标注工作。