设为首页和加入收藏的功能

function addFavorite() {
     if(document.all) {
         try {
             window.external.addFavorite(window.location.href, document.title);
         } catch(e) {
             alert("加入收藏失败,请使用Ctrl+D进行添加");
         }
     } else if(window.sidebar) {
         window.sidebar.addPanel(document.title, window.location.href, "");
     } else {
         alert("加入收藏失败,请使用Ctrl+D进行添加");
     }
 }
 function setHomepage() {
     if(document.all) {
         document.body.style.behavior = 'url(#default#homepage)';
         document.body.setHomePage(window.location.href);
     } else if(window.sidebar) {
         if(window.netscape) {
             try {
                 netscape.security.PrivilegeManager.enablePrivilege("UniversalXPConnect");
             } catch(e) {
                 alert("该操作被浏览器拒绝,如果想启用该功能,请在地址栏内输入 about:config,然后将项 signed.applets.codebase_principal_support 值该为true");
             }
         }
         var prefs = Components.classes['@mozilla.org/preferences-service;1'].getService(Components.interfaces.nsIPrefBranch);
         prefs.setCharPref('browser.startup.homepage', window.location.href);
     } else {
         alert('您的浏览器不支持自动自动设置首页, 请使用浏览器菜单手动设置!');
     }
 }


 

数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
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