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变电站继电保护控制柜屏检图像数据集（含700张图片，VOC标注）

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简介：
本数据集包含700张关于变电站继电保护控制柜屏检的图像，每张图片均进行了详细的VOC标注，旨在支持电力系统自动化领域的研究与开发。 数据内容包括变电站继电保护控制柜的屏幕图像，并使用VOC标签格式进行了标注。

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  • 变电站继电保护控制柜屏检图像数据集（含700张图片，VOC标注）
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    本数据集包含700张关于变电站继电保护控制柜屏检的图像，每张图片均进行了详细的VOC标注，旨在支持电力系统自动化领域的研究与开发。 数据内容包括变电站继电保护控制柜的屏幕图像，并使用VOC标签格式进行了标注。
     
  • 变电站控制柜面板状态检测图像数据集（含1800余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过1800张针对变电站控制柜面板状态的图像，并附有详细的VOC标注信息，为相关领域的研究与应用提供了宝贵的资源。 数据集包含1800多张变电站控制柜图片，并已进行标注。标签格式为VOC；各类别及数量如下：switch-left: 1191个；switch-center: 1566个；red: 396个；red-green: 394个；platen-on: 3378个；platen-off: 4696个；red-red-off: 648个；transformer: 558个；switch-right: 461个；green-green-off: 482个；platen-on-half: 187个；switch-center-half: 403个；transformer-on-half: 187个；transformer-on: 457个；red-red: 143个；green-green-red: 96个。
     
  • 配电柜光电按钮检测数据集（含700余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含700多张关于配电柜光电按钮的图像，并附有详细的VOC标注信息，适用于目标检测研究。 图像内容为配电柜光按钮，并且已经对图像进行了标注，标签格式采用VOC格式。
     
  • 基于PS技术的变电站火灾检测图像数据集（含1440余张VOC标注图片）
    优质
    本数据集采用PS技术构建，包含超过1440张针对变电站火灾场景的专业标注图片，旨在提升机器学习模型在复杂环境下的火灾识别能力。 我们拥有1440多张变电站火灾图像数据集，这些图像是通过Photoshop技术合成的，并利用旋转进行扩充处理。此外，所有图像都按照VOC格式进行了标注。
     
  • 铁路附近电气装置检测图像数据库（含700余张图片，采用VOC标注）
    优质
    本数据库包含超过700张针对铁路周边电气设备的检测图像，并使用VOC格式进行精确标注，旨在提升铁路安全监测技术。 铁路周边电气设备检测图像数据集包含700多张图像，并使用VOC标签格式。
     
  • 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。
     
  • 输电设施异物检测用图像数据集（含168张图片和VOC标注）
    优质
    该数据集专为输电设施异物检测设计，包含168张高质量图片及对应的VOC格式标注文件，有助于推动电力系统安全维护领域的机器学习研究与应用。 数据内容包括168张变电站及输电线路异物图像，已经对图像中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式。
     
  • 基于PS技术的变电站火灾检测图像数据集（含1400多张VOC标签图片）
    优质
    本数据集采用先进的PS技术构建，专为变电站火灾检测设计，包含超过1400张标注清晰的VOC格式图片，适用于深度学习模型训练与验证。 我们拥有1400多张变电站火灾图像的数据集，这些图像是通过Photoshop技术合成的，并且经过旋转扩充处理。所有图像都已进行标注，标签格式采用VOC标准。
     
  • 变电站控制柜状态监测图像数据集
    优质
    本数据集包含大量变电站控制柜的状态监测图像，旨在支持自动化系统对设备健康状况进行实时分析与预测维护。 变电站控制柜状态检测图像数据集包含大约1800张图片，标注格式为VOC。
     
  • 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。