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绝缘子缺陷类型的数据集

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简介:
本数据集收录了各类电力系统中绝缘子的缺陷信息,旨在通过机器学习方法识别和分类不同类型的绝缘子故障。 该数据集包含220张图片,展示了变电站、野外等多个自然场景下的故障绝缘子。每张图片都配有xml格式的标签文件。此数据集适用于缺陷检测相关课题研究。

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    本数据集收录了各类电力系统中绝缘子的缺陷信息,旨在通过机器学习方法识别和分类不同类型的绝缘子故障。 该数据集包含220张图片,展示了变电站、野外等多个自然场景下的故障绝缘子。每张图片都配有xml格式的标签文件。此数据集适用于缺陷检测相关课题研究。
  • 识别
    优质
    本数据集专为绝缘子串缺陷识别设计,包含大量标注图像,涵盖不同种类和程度的缺陷情况,旨在提升电力系统巡检效率与准确性。 这段文字包括缺陷图、掩模图以及标签。
  • 损坏检测
    优质
    绝缘子损坏缺陷检测数据集包含了大量电力设备绝缘子图像及其标注信息,用于训练和测试机器学习模型识别和分类不同类型的绝缘子损伤情况。 输电线路故障检测中的绝缘子破损缺陷检测数据集包括目标检测的标签说明、XML文件以及图像等内容。
  • 配网检测
    优质
    本数据集专注于收集和整理用于识别配电网络中绝缘子缺陷的各种图像资料,旨在通过机器学习技术提高电力系统维护效率与准确性。 内含配电输电线路绝缘子缺陷图像的数据集包括破损、缺失等情况,总数约为7000张图片,并附有txt标签文件。该数据集适用于图像识别、图像处理、深度学习、目标检测及计算机视觉等领域研究使用。下载的txt文件中包含必要的下载链接,请放心下载。
  • 闪络与破损
    优质
    绝缘子闪络与破损缺陷数据集包含大量现场检测及实验室测试所得的绝缘子状态信息,旨在通过图像识别技术自动诊断绝缘子故障类型,提升电力系统安全运维效率。 绝缘子闪络破损缺陷数据集包含1600张带标签的图片,适用于深度学习中的绝缘子缺陷检测及目标检测、图像识别任务。如果有相关需求,请私信联系。
  • Yolov5检测+权重分析+PyQt界面设计+.zip
    优质
    本项目结合YOLOv5模型进行绝缘子缺陷检测,并通过PyQt设计用户界面展示结果。同时引入缺陷权重分析以提高识别精度,包含训练所需的数据集。 本项目采用YOLOv5框架进行绝缘子缺陷检测,并结合了专门的训练权重、PyQt界面设计以及完整的数据集资源。该项目在导师指导下完成并通过评审,获得97分高分,适合作为课程设计或期末大作业使用。所有内容已打包并验证可以顺利运行,无需任何修改即可下载和使用。
  • 电气4:输电线路检测用图像
    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。
  • 电线检测YOLOV5、代码、模及视频讲解
    优质
    本项目提供用于检测电线绝缘子缺陷的YOLOV5数据集与训练代码,并包含详细的模型和视频教程。适合研究与学习使用。 绝缘子作为输电系统中的关键设备,在支撑固定导线以及确保安全的电气间隔方面发挥着重要作用。随着深度学习技术的应用日益广泛及计算机运算能力的持续提升,无人机能够准确识别并定位绝缘子,并进行实时跟踪拍摄的技术瓶颈得以突破。 本段落探讨了如何利用基于YOLOv5算法的目标检测方法来实现对输电线路中绝缘子的有效识别与精确定位。通过结合特定于绝缘子的数据集特征以及无人机获取的图像资料进行训练,该研究显著提高了巡检过程中定位和评估绝缘子设备的准确性及效率。 本项目适合作为计算机专业的毕业设计课题,提供包括处理过的数据集、视频素材及三组预先训练好的模型在内的全套资源。其部署过程简便,并且配备了便于使用的图形化界面,支持图片检测与视频监测两种模式。
  • 识别中
    优质
    本数据集专注于电力系统中绝缘子的识别问题,包含了大量不同种类和状态的绝缘子图像,旨在促进绝缘子故障检测与维护领域的研究发展。 需要600张自然环境中无人机航空拍摄的瓷质绝缘子图片,分辨率为1200*600像素。
  • 输电线路检测用图像+代码+训练模.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。