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输电设施异物检测用图像数据集（含168张图片和VOC标注）

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简介：
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。

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  • 输电设施异物检测用图像数据集（含168张图片和VOC标注）
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    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。
     
  • 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。
     
  • 输电线路异物数据集（VOC格式）含标注-295张图片
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    该数据集包含295张已标注图像，采用VOC格式存储，主要用于训练和测试识别输电线路中异物的相关算法模型。 数据集格式采用Pascal VOC标准（不含分割路径的txt文件及yolo格式的txt文件），仅包含jpg图片与对应的xml标注文件。 - 图片数量：295张（jpg文件） - 标注数量：295份（xml文件） - 标注类别数：1类 - 标签名称：yw 每个yw标签共对应304个矩形框。 使用工具为labelImg，标注规则是围绕目标物体绘制矩形框。 重要说明：在网上找到的输电线异物悬挂数据集质量普遍较低。因此，我亲自从视频中截取并爬取图片进行标记工作。然而由于网络上可用资源有限，最终仅收集到295张图像。 特别提示：本数据集中提供的标注信息准确且合理，但不保证基于此训练出的模型或权重文件能达到特定精度要求。
     
  • 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。
     
  • 含标注的输电线路异物数据集近5000张图片
    优质
    本数据集包含接近5000张带有详细标注的输电线路异物图像，旨在支持电力设施监控和维护中的异常检测研究。 这段文字描述了输电线上可能出现的各种异物，包括气球、风筝和塑料袋，并且已经完成了相关标注工作。
     
  • 架空输电线路上的鸟巢检测图像数据集（含200张图片及VOC标注）
    优质
    本数据集包含200张针对架空输电线路中鸟类巢穴的图像，并附有详细的VOC格式注释，旨在促进电力设施智能监测技术的发展。 数据集包含200张架空输电线路鸟巢图像，可用于进行鸟巢检测，并已对这些图片进行了标注，标签格式为VOC标签。
     
  • 塔吊下方人员检测图像数据集（含1000余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过1000张针对塔吊作业环境下人员安全检测的图像，并附有详细的VOC格式标注信息，旨在提升施工现场的安全管理水平。 包含超过1000张塔吊上的视频监控图像，可用于检测站在塔吊下方的人物，并已使用labelimg进行了标注，标签格式为VOC标签。
     
  • 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。
     
  • 风力涡轮机损伤检测图像数据集（含400余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过400张风力涡轮机损伤检测图像，并附有VOC格式标注文件，为机器学习和计算机视觉研究提供有力支持。 风力涡轮机损伤检测图像数据集包含400多张图像，采用VOC标签格式。
     
  • 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。