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包含500张图像的输电线路防外力破坏数据集，并采用VOC标签。

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简介：
图像可应用于输电线路免受外部力量破坏的智能检测系统。该数据集基于视频监控图像，包含500张图像，这些图像涵盖了杆塔下各种类型的施工机械，并按照VOC格式进行标注。此数据构成包1，总共有三个包，共计1500张图像，可以与其他数据集一同下载。类别数量如下：（其中导线中的异物构成了明显的隐患，并分布在地面上）shigongjixie:292个tadiao:274个 diaoche:252个 daoxianyiwu:78个yanhuo:66个 daoxian:137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）
    优质
    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
    优质
    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。
  • 输电线路异物检测图像数据集（含230张图片及VOC标签）
    优质
    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。
  • 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
    优质
    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。
  • 电力金具的输电线路数据集（包含2000多张带标签图片）
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    本数据集提供了超过两千张标注清晰的电力金具在输电线路上的应用图像，为相关研究与开发提供宝贵资源。 输电线路电力金具数据集包含2000多张图像，并附有标签。
  • 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。
  • 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。
  • 输电线路异物数据集（VOC格式）含标注-295张图片
    优质
    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。