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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 电力工程19：输电线路金具及缺陷数据集（含2000张图片和voc文件）.txt
    优质
    本资料包含2000张关于输电线路金具及其缺陷的高质量图像，附带标注详细的VOC格式文件。适用于电力工程领域内有关输电线路维护与检测的研究工作。 内含输电线路金具及其缺陷数据集，包含2000张图片，主要为实验室内拍摄的照片，并带有VOC格式的xml标签。类别包括防振锤、螺栓、耐张线夹、绝缘子等完好目标和缺陷样本。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，例如进行目标检测、图像识别及深度学习等相关课题的研究。
     
  • 电力系统变电站红外检测数据集（VOC+YOLO格式，含6042张图片，21个类别）.zip
    优质
    该资料提供一个包含6042张图像和21类别的电力系统变电站红外检测数据集，适用于目标检测任务，支持VOC及YOLO格式。 样本图的文件较大，请在电脑端资源详情页面下载。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量(jpg文件个数)：6042 标注数量(xml文件个数)：6042 标注数量(txt文件个数)：6042 标注类别总数为21，具体名称如下： - Arrester body - Arrester voltage equalizing ring - Breaker - Breaker connector - Breaker support insulator - Casing connector - Casing general hat - Casing porcelain sleeve - Casing pressure equalizing ring - Current transformer connector - Current transforme
     
  • 变电站电力设备漏油图像数据集(VOC, 1000张图片)
    优质
    本数据集包含1000张针对变电站内电力设备漏油问题的专业图像，旨在促进相关故障检测算法的研发与优化。 数据集包含电力设备漏油图像，用于检测地面油污缺陷以确定设备是否存在漏油问题。所有数据均已标注，并采用VOC标签格式。
     
  • 电力行业高空作业安全带检测数据集（VOC+YOLO格式，含147张图片，4个类别）.7z
    优质
    该数据集包含147张图像和4种类别标签，采用VOC及YOLO格式标注，专为电力行业高空作业安全带识别与检测设计，助力提升相关领域AI训练精度。 数据集格式为Pascal VOC和YOLO格式（不含分割路径的txt文件）。包含147张jpg图片、对应的VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件各147个，标注类别有4种：aqd_wpd(安全带未佩戴)、aqd_wzqpd(安全带未正确佩戴)、aqd_zqpd(安全带正确佩戴)和gkzy_yrjh（高空作业有人监护）。具体框数为： - aqd_wpd: 47个 - aqd_wzqpd: 49个 - aqd_zqpd：51个 - gkzy_yrjh：1个 总标注框数量为148。使用labelImg工具进行矩形框标注，确保每个类别的准确性和合理性。 请注意，本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证；我们仅提供精确且合理的标注信息。
     
  • 电力设备漏油检测数据集（VOC+YOLO格式，含338张图片，1个类别）.7z
    优质
    这是一个包含338张图像的数据集，用于电力设备漏油的视觉对象检测任务，采用VOC和YOLO兼容格式，专注于单一类别识别。 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件） 图片数量（jpg文件个数）：338 标注数量（xml文件个数）：338 标注数量（txt文件个数）：338 标注类别数：1 标注类别名称：[oil] 每个类别标注的框数： oil 框数 = 372 总框数：372 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：暂无 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理的标注。