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基于Yolov5的电塔破损绝缘子检测及模型与数据集

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简介：
本研究采用YOLOv5框架开发了针对电力系统中损坏绝缘子的高效检测算法，并构建了专用数据集以提升模型精度。 使用YOLOv5进行破损绝缘子检测的项目包括训练好的道路指示牌识别权重以及PR曲线、loss曲线等内容。该项目在绝缘子缺陷数据集上进行了训练，并且目标类别名为break_insulator，仅包含一个类别。数据集中包含了两种格式的标签：txt和xml文件，分别保存在两个不同的文件夹中。 采用PyTorch框架并使用Python代码实现上述功能。

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  • 基于Yolov5的电塔破损绝缘子检测及模型与数据集
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    本研究采用YOLOv5框架开发了针对电力系统中损坏绝缘子的高效检测算法，并构建了专用数据集以提升模型精度。 使用YOLOv5进行破损绝缘子检测的项目包括训练好的道路指示牌识别权重以及PR曲线、loss曲线等内容。该项目在绝缘子缺陷数据集上进行了训练，并且目标类别名为break_insulator，仅包含一个类别。数据集中包含了两种格式的标签：txt和xml文件，分别保存在两个不同的文件夹中。 采用PyTorch框架并使用Python代码实现上述功能。
     
  • YOLOv5电塔绝缘子检测+预训练模型+PyQt界面+1000数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发，结合大规模数据集与预训练模型优化电塔绝缘子检测精度，并采用PyQt设计用户交互界面，提升用户体验。 本段落介绍了一种基于YOLOv5的电塔绝缘子检测系统，其中包括两种训练好的模型：yolov5s和yolov5m。该系统在包含1000张图片的数据集上进行了训练，并提供了PR曲线、loss曲线等指标进行评估。数据集中包含了标签格式为VOC和YOLO的文件夹。 此外，还提供了一个基于PyQt开发的用户界面，可以用于检测图像、视频以及调用摄像头进行实时检测。目标类别仅有一个：Insulator（绝缘子）。
     
  • YOLOv8电塔绝缘子检测及训练模型（含1000数据集）
    优质
    简介：本文介绍了基于YOLOv8算法的电力塔绝缘子检测系统及其训练模型，并包含一个由1000个样本组成的数据集。 使用YOLOv8进行电塔绝缘子检测的项目包括训练好的模型权重、PR曲线以及loss曲线，在一个包含1000张图像的数据集上完成训练。目标类别为“Insulator”，共有1个类别，并且附有PyQt界面和数据集，标签格式提供VOC和YOLO两种形式，分别保存在两个不同的文件夹中。 该项目采用PyTorch框架编写，代码使用Python语言实现。
     
  • YOLO损坏绝缘子检测数据集
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    简介：该数据集专注于电力系统中的关键问题——绝缘子损伤检测，采用YOLO算法优化模型，提高检测速度与精度，保障电网安全运行。 YOLO破损绝缘子检测数据集包含500多张使用lableimg软件标注的真实场景高质量图片，格式为jpg。标签有两种：VOC格式和yolo格式，并分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的绝缘子缺陷目标检测；该数据集涵盖丰富场景；类别包括break_insulator共一个目标类别。
     
  • 绝缘子损坏缺陷检测数据集
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    绝缘子损坏缺陷检测数据集包含了大量电力设备绝缘子图像及其标注信息，用于训练和测试机器学习模型识别和分类不同类型的绝缘子损伤情况。 输电线路故障检测中的绝缘子破损缺陷检测数据集包括目标检测的标签说明、XML文件以及图像等内容。
     
  • 绝缘子电塔数据集dataset_Insulator.rar
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    绝缘子电塔数据集（dataset_Insulator）包含用于电力系统中绝缘子检测与评估的相关图像和信息。该资源有助于研究者分析电塔安全状态，提升电网监测技术。 我们有一个包含近1000张电塔绝缘子的数据集，类别为Insulator，标签格式包括txt和xml文件。
     
  • 绝缘子闪络与破损缺陷数据集
    优质
    绝缘子闪络与破损缺陷数据集包含大量现场检测及实验室测试所得的绝缘子状态信息，旨在通过图像识别技术自动诊断绝缘子故障类型，提升电力系统安全运维效率。 绝缘子闪络破损缺陷数据集包含1600张带标签的图片，适用于深度学习中的绝缘子缺陷检测及目标检测、图像识别任务。如果有相关需求，请私信联系。
     
  • 电线绝缘子缺陷检测的YOLOV5数据集、代码、模型及视频讲解
    优质
    本项目提供用于检测电线绝缘子缺陷的YOLOV5数据集与训练代码，并包含详细的模型和视频教程。适合研究与学习使用。 绝缘子作为输电系统中的关键设备，在支撑固定导线以及确保安全的电气间隔方面发挥着重要作用。随着深度学习技术的应用日益广泛及计算机运算能力的持续提升，无人机能够准确识别并定位绝缘子，并进行实时跟踪拍摄的技术瓶颈得以突破。 本段落探讨了如何利用基于YOLOv5算法的目标检测方法来实现对输电线路中绝缘子的有效识别与精确定位。通过结合特定于绝缘子的数据集特征以及无人机获取的图像资料进行训练，该研究显著提高了巡检过程中定位和评估绝缘子设备的准确性及效率。 本项目适合作为计算机专业的毕业设计课题，提供包括处理过的数据集、视频素材及三组预先训练好的模型在内的全套资源。其部署过程简便，并且配备了便于使用的图形化界面，支持图片检测与视频监测两种模式。
     
  • 输电线路绝缘子故障检测数据集
    优质
    该数据集专注于收集和分析各种环境下输电线路绝缘子的状态信息，旨在通过机器学习模型实现早期故障预测与诊断，保障电力系统安全稳定运行。 本数据集包含内含输电线路绝缘子的图像，分为真实图像与增强图像两类。总共有4000多张图片，并附有VOC标签（即xml文件），适用于深度学习目标检测任务。此外，还有txt文件提供了下载链接，请放心使用。
     
  • 绝缘子红外图像检测数据集
    优质
    本数据集包含大量绝缘子红外图像及其标签信息，旨在为电力系统中的故障检测与预防提供支持，促进机器学习算法的研究与发展。 数据集包含6000多幅输电线路绝缘子的红外图像，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yolo格式的txt文件。