Advertisement

输电线路绝缘子故障检测数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 输电线路故障图像检测数据集
    优质
    输电线路故障图像检测数据集包含大量标注的真实故障场景图片，旨在帮助研究者开发高效的视觉识别算法，以提高电力系统维护效率和可靠性。 输电线路缺陷图像检测数据集包括导线散股和塔材锈蚀两类图片，分别有1000张和1407张，标注格式为voc。
     
  • 电气类4：输电线路绝缘子缺陷检测用图像数据集
    优质
    本数据集专为输电线路绝缘子缺陷检测设计，包含大量高质量标注图像，旨在提升电力系统巡检效率与准确性。 内含输电线路绝缘子缺陷检测图像数据集，包含4500多张图片，并带有VOC格式的xml标签。类别分为insulator（绝缘子）和defect（缺陷）。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，例如目标检测、图像识别及深度学习等。TXT文件内提供下载链接与提取码，可以放心下载使用。
     
  • YOLO无人机巡检输电线路绝缘瓷瓶数据集
    优质
    该数据集专为YOLO模型设计，包含大量输电线路绝缘瓷瓶巡检图像，旨在提升无人机在复杂环境下对瓷瓶缺陷检测的精确性和效率。 在现代科技发展的浪潮中，人工智能（AI）与深度学习已成为诸多领域的核心技术，在图像识别和处理方面表现尤为突出。本段落将详细介绍“YOLO无人机航拍输电线路绝缘瓷瓶数据集”，该数据集专为AI视觉检测系统设计，用于训练模型识别输电线路中的绝缘瓷瓶。 YOLO算法全称为You Only Look Once，是一种高效的实时目标检测方法，在计算机视觉领域广泛应用，尤其适用于无人机拍摄的场景。通过快速定位和识别物体，可以提升电力设施维护的安全性和效率。在这个数据集中，YOLO被应用于无人机航拍得到的输电线路图像中，以实现对绝缘瓷瓶的有效监控。 该数据集包含两大部分：一是由无人机采集的各种视角下的输电线路图片；二是与之对应的标注信息，包括VOC、COCO和YOLO三种格式。这些不同的格式适应于各种深度学习框架的需求，并为复杂的场景理解提供了丰富的实例分割信息。此外，划分脚本确保数据集可以按照训练、验证和测试三部分合理分配，以保证模型在不同阶段的稳定表现。 通过详细的训练教程，用户能够从预处理到评估结果全流程掌握如何使用这一资源库进行深度学习模型开发。利用无人机拍摄图像来自动检测输电线路中的绝缘瓷瓶破损情况等异常状况，可以显著提高巡检效率并减少人工干预的风险，有助于及时发现和解决潜在的安全隐患。 总之，“YOLO无人机航拍输电线路绝缘瓷瓶数据集”为AI开发者及电力行业提供了一个全面的实验平台。它不仅包含大量图像资料以及多样的标注格式，还提供了实用的训练工具与指导教程，促进了无人机技术与深度学习在实际问题解决中的深度融合。
     
  • 电气输电线路绝缘子图像数据集（约1000张）.zip
    优质
    本资料包包含一个专注于电气输电线路绝缘子的图像数据集，总计约1000张图片。该数据集旨在促进电力设备维护和故障检测领域的研究与应用开发。 电气输电线路绝缘子数据集（约1000张图片）.zip适用于图像监测课题。
     
  • 输电线路绝缘子检测数据集（含160张原图的网盘下载链接）
    优质
    本数据集提供160张输电线路绝缘子图像及其标注信息，便于研究者进行相关缺陷检测的研究工作。包含网盘下载链接，方便获取和使用。 输电线路绝缘子检测数据集包含160张原图像。
     
  • 输电线路绝缘子缺陷检测用图像数据集+代码+训练模型.zip
    优质
    本资源包含用于输电线路绝缘子缺陷检测的图像数据集、相关代码及预训练模型，旨在支持电力系统的智能维护与分析研究。 输电线路绝缘子缺陷检测图像数据集+代码+训练好的模型.zip包含完整的代码文件及使用手册，可以完整下载并直接使用。该资源适用于进行相关研究或项目开发工作，帮助用户快速上手操作与调试。
     
  • 输电线路导线散股故障数据集
    优质
    本数据集聚焦于输电线路中导线散股故障，涵盖大量现场检测与维护记录，旨在提升电力系统运行的安全性和稳定性。 输电线路导线散股缺陷数据集包含992张图片，标注格式为VOC，并可转换为YOLO格式。
     
  • YOLO损坏绝缘子检测数据集
    优质
    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。
     
  • 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。