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设备部件检测的可见光图像数据集（含1035张图片，VOC标签，涵盖白天和夜晚场景）

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简介：
本数据集包含1035张设备部件的可见光图像，提供详细的VOC格式标注信息，覆盖了不同时间段的拍摄场景，适用于多种计算机视觉任务。 由于平台上传大小限制，现提供设备检测可见光图像数据集的网盘下载链接。该数据集中包含1035张四类设备的可见光图像及五类目标，并使用labelimg软件进行标注，标签格式为VOC。各类标签数量如下：隔离开关（570），避雷器（586），电压互感器（794），电流互感器（1018），断路器（662）。请注意该数据集不含缺陷信息，仅可用于部件检测。

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  • 设备部件检测的可见光图像数据集（含1035张图片，VOC标签，涵盖白天和夜晚场景）
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    本数据集包含1035张设备部件的可见光图像，提供详细的VOC格式标注信息，覆盖了不同时间段的拍摄场景，适用于多种计算机视觉任务。 由于平台上传大小限制，现提供设备检测可见光图像数据集的网盘下载链接。该数据集中包含1035张四类设备的可见光图像及五类目标，并使用labelimg软件进行标注，标签格式为VOC。各类标签数量如下：隔离开关（570），避雷器（586），电压互感器（794），电流互感器（1018），断路器（662）。请注意该数据集不含缺陷信息，仅可用于部件检测。
     
  • 明厨亮灶-阳光厨房-老鼠检测数据集（白天和夜晚共3362张图片）包含VOC、YOLO及JSON格式标签.7z
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    该数据集包含3362张图片，涵盖白天与夜晚场景下的餐厅后厨状况，重点用于老鼠的识别与监测。提供VOC、YOLO及JSON三种标注格式，适用于训练机器学习模型以实现明厨亮灶目标。 明厨亮灶_阳光厨房白天夜晚老鼠检测数据集（适用于课程作业、设计、比赛及实际项目） 【应用领域】：本数据集可用于开发明厨亮灶监控系统、阳光厨房监控系统以及老鼠检测抓拍告警系统的相关研究和实践中。 【数据集说明】：该数据集中包含3362张图像，记录了白天与夜晚的老鼠活动情况。此数据集是在博主进行“阳光厨房”实际项目时所收集的高质量图片资料。标注精确、背景丰富且目标分布均匀，适合多种目标检测算法的应用需求，并提供voc（xml）、yolo（txt）和json三种格式标签文件。 【备注】：本上传的数据均为博主在实际工作或实验中使用过的高质量数据集，请放心下载并应用到您的项目当中。如有任何问题欢迎留言咨询。
     
  • 夜间场景下的接触网绝缘子缺陷检测图像数据集（含400余张图片及VOC标签）
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    本数据集专注于夜间环境下接触网绝缘子缺陷检测，包含超过400幅图像及其对应的VOC格式标注文件，为相关研究提供有力支持。 数据集包含400多张接触网绝缘子图像，这些图片已经按照正常与缺陷两种状态进行了标注，并使用VOC格式的标签。
     
  • 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。
     
  • 用于电力设备内部绝缘油泄漏检测的图像数据集（含300余张图片及VOC标签）
    优质
    本数据集包含超过300幅图像及其对应的VOC标注信息，专门针对电力设备内部绝缘油泄露问题设计，旨在支持相关故障诊断研究与应用。 电力设备内部绝缘油泄漏检测图像数据集（包含300多张图片及VOC标签）。
     
  • VOC数据集中天牛目标检测的1000张图片
    优质
    本数据集包含1000张针对天牛的目标检测图像，旨在提升基于VOC标准的机器学习模型在识别和定位天牛方面的性能与精度。 目标检测VOC数据集包含1000张天牛图片的手动标注数据。
     
  • 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。
     
  • 光伏发电板红外过热检测图像数据集（含400张原图及VOC标签）
    优质
    该数据集包含400张用于光伏发电板红外过热检测的高质量图像及其对应的VOC格式标注文件，旨在支持机器学习模型训练与优化。 数据包含404张光伏发电板的红外过热图像，并进行了VOC格式标签标注，所有图片均为原图。
     
  • VOC塔吊目标检测数据集含2559张图片
    优质
    本数据集包含2559张图像，专为VOC格式设计，旨在提升塔吊在复杂环境中的目标检测精度与效率，适用于研究和开发高性能视觉识别系统。 数据集格式：Pascal VOC（不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件，仅包含jpg图片及其对应的xml标注） 图片数量（jpg文件个数）：2559 标注数量（xml文件个数）：2559 标注类别数：1 标注类别名称：tadiao 每个类别的标注框数：tadiao count = 2936 使用工具：labelImg 标注规则：对目标类别进行矩形框标记 重要说明：无特别声明 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的标注准确且合理。