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电力输电塔杆塔材锈蚀缺陷数据集

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简介:
本数据集包含大量电力输电塔杆塔材锈蚀缺陷图像及其标注信息,旨在促进电力设备健康状态监测与智能运维领域的研究与发展。 输电塔杆塔材锈蚀缺陷检测图像数据集包含581张图片,标注格式为VOC,并可转换成YOLO格式。

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    本数据集包含大量电力输电塔杆塔材锈蚀缺陷图像及其标注信息,旨在促进电力设备健康状态监测与智能运维领域的研究与发展。 输电塔杆塔材锈蚀缺陷检测图像数据集包含581张图片,标注格式为VOC,并可转换成YOLO格式。
  • 上异物的与代码
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    本数据集提供用于识别电力杆塔上各类异物(如风筝、塑料袋)的图像及标注信息,并附有相关算法源码。旨在促进智能电网巡检技术的发展。 电力杆塔异物数据集包含4000多张图片及其VOC格式标签。提供将标签转换为txt文件的代码以及使用YOLOv5进行训练的相关代码,并附带有经过100轮训练后的权重(best.pt),可用于进一步学习和模型训练。
  • 鸟类巢穴
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    本数据集收集了多种鸟类在各类电力传输塔上筑巢的信息,旨在研究和保护鸟类栖息地的同时确保电力设施的安全运行。 输电线路杆塔鸟巢数据集包含143张各类输电线路、电杆、铁塔上的鸟窝图片,这些图片是无人机巡检自动识别模型训练的基础素材。
  • 检测的
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    本数据集包含了广泛的电力传输塔监测信息,涵盖多种环境条件下的结构状态、损伤类型及程度等关键参数,旨在支持高效准确的维护决策。 内含输电线路常见杆塔图片的数据集,主要通过网络爬图并添加标签制作而成。数据集中包含1000张图像,并使用VOC格式进行标注,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。提供的txt文件中包含了下载链接,请放心下载。
  • 内鸟巢
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    电力塔内鸟巢数据集是一份记录了各种鸟类在高压电塔内部筑巢情况的数据集合,包括位置、尺寸及影响评估等信息,旨在研究与解决鸟类活动对电网安全的影响。 我们花费大量时间收集了一个电力巡检行业的特殊数据集。该数据集由无人机或巡检机器人在塔内作业期间拍摄所得,可用于检测各种类型塔中是否存在鸟巢。这些图片以4K分辨率的图像形式呈现,并且是由云台拍摄得到的。此外,私底下可以提供一整套相应的PyTorch工程代码。
  • 三类线路常见的图像(含1900余张图片,VOC标注,涵盖导线散股、及绝缘子自爆)
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    本数据集包含超过1900张针对电力设施三类典型故障(导线散股、塔材锈蚀和绝缘子自爆)的图像,并采用VOC格式标注,为线路巡检AI训练提供有力支持。 本段落包含三类输电线路常见缺陷:导线散股、塔材锈蚀及绝缘子自爆,共计1900多幅图像,并已利用LabelImg工具对其进行了标注,标签格式为VOC。各类缺陷的数量如下:cable_defectueux(导线散股): 1303, insulator_defect(绝缘子自爆): 133, rust(塔材锈蚀): 879。“塔材锈蚀”部分进行了翻转扩充处理。
  • 损检测用航拍图像(含1700余张图片及高斯噪声处理,附VOC标注)
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    本数据集包含超过1700张杆塔塔材锈损的航拍图像,并提供高斯噪声处理版本,辅以详细的VOC标注信息。 用于检测塔材锈损的图像数据集,训练集中通过加入高斯噪声进行了扩充,并采用VOC格式的标签。
  • 关于不钢棒表面螺纹的图像
    优质
    本数据集专注于收集和整理各类不锈钢棒材表面出现的螺纹缺陷图像,旨在为相关材料检测算法的研究提供详实的数据支持。 本团队构建了一个复杂的不锈钢棒材螺纹缺陷检测数据集,该数据集真实记录了工程实践中的各种缺陷情况,对螺纹缺陷检测的算法开发与实际应用具有重要的参考价值。训练集中包含2381张有螺纹缺陷的图像和2660张无螺纹缺陷的图像;测试集中则包括408张带有螺纹缺陷的图像及同样数量的非螺纹图像。在采集训练集中的数据时,通过随机移动相机等手段获取了部分重叠的数据以增加样本多样性,而测试集并未进行此类扩展处理,并且与训练集没有重复的数据。
  • 绝缘子dataset_Insulator.rar
    优质
    绝缘子电塔数据集(dataset_Insulator)包含用于电力系统中绝缘子检测与评估的相关图像和信息。该资源有助于研究者分析电塔安全状态,提升电网监测技术。 我们有一个包含近1000张电塔绝缘子的数据集,类别为Insulator,标签格式包括txt和xml文件。
  • ANSYS建模命令流.zip_ansys软件_without4yf_铁ansys_模型
    优质
    本资源提供了一个详细的ANSYS软件操作指南,用于建立输电铁塔的三维模型。文件内含具体建模步骤的命令流,便于使用者快速掌握铁塔仿真分析方法。适合工程设计及研究参考使用。 使用ANSYS有限元软件建立输电铁塔模型的命令流。