输电线路异物检测相关数据集

置顶 已于 2023-07-23 16:38:44 修改
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文章标签： python 深度学习 目标检测 神经网络 机器学习 人工智能
于 2023-07-23 16:37:56 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wusiyang001025/article/details/131880998
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悬挂在输电线路及杆塔上的鸟巢异物图像，带有增广，带有VOC标签，即xml文件，可用于深度学习目标检测。
数据集本人辛苦制作与标记，图像高清！
想要私聊

在这里插入图片描述

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基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
2401_88441190的博客
11-05 816
如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目标：'burst'（爆裂）、'defect'（缺陷）、'foreign_obj'（异物）、'insulator'（绝缘体）、'nest'（窝（巢））。数据集已经划分好，并且标签格式为txt和xm
输电线路异物数据集
gitblog_06643的博客
09-26 582
输电线路异物数据集 【下载地址】输电线路异物数据集 本仓库提供了一个名为“输电线路异物数据集加标注近5000张”的资源文件下载。该数据集涵盖了输电线路上的多种异物，包括气球、风筝、塑料袋等，并且所有图片均已标注完成 项目地址: h...
输电线路异物数据集加标注近5000张
08-05
涵盖输电线上多种异物，气球，风筝，塑料袋等。。已经标注完成。
输电线异物数据集VOC-4000张
lwx666sl的博客
09-17 1420
输电线异物数据集VOC-4000张
[数据集][VOC][目标检测]输电线异物数据集目标检测可用yolo训练-4165张介绍
FL1623863129的博客
03-03 916
数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml)特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：4165。标注数量(xml文件个数)：4165。使用标注工具：labelImg。标注规则：对类别进行画矩形框。标注类别名称:["yw"]
输电线路异物数据集（4517+VOC），包含约4k张8k分辨率的高质量图像 已由我们整理好分为训练集、测试集，可直接用于YOLO
02-13
输电线路异物数据集（4517+VOC），包含约4k张8k分辨率的高质量图像。已由我们整理好分为训练集、测试集，可直接用于YOLO
变电站输电线路异物检测图像数据集
12-08
变电站输电线路异物检测图像数据集，数据集总共171张左右图片，标注为VOC格式
变电站及输电线路异物检测图像数据集（168张图像,VOC标签）
03-25
该数据集专注于变电站与输电线路异物检测，包含了168张图像，每张图像都针对其中的异物进行了详细的标注。这样的数据集在机器学习和计算机视觉领域具有重要价值，尤其对于开发和训练目标检测算法而言，是不可或缺的...
电力场景输电线异物检测数据集VOC+YOLO格式2060张1类别.7z
08-23
据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含...特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注 更多信息：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/141461220
YOLO目标检测+输电线路异物数据集已标注可以直接使用（5000张图像+对应已标注文件）.rar
05-10
1、资源内容：输电线路异物数据集（4517+VOC），包含约4k张8k分辨率的高质量图像。已由我们整理好分为训练集、测试集，可直接用于YOLO 2、代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、...
输电线异物检测数据集VOC+YOLO格式1300张4类别.7z
03-21
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：1300 标注数量(xml文件个数)：1300 标注数量(txt文件个数)：1300 标注类别数：4 标注类别名称:["balloon","kite","nest","trash"] 每个类别标注的框数： balloon 框数 = 160 kite 框数 = 181 nest 框数 = 871 trash 框数 = 107 总框数：1319 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：里面数据集大概有15%存在数据集增强 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
数据集VOC格式输电线路异物数据集加标注目标检测数据集-295张
01-10
数据集格式：Pascal VOC格式(不包含分割路径的txt文件和yolo格式的txt文件，仅仅包含jpg图片和对应的xml) 图片数量(jpg文件个数)：295 标注数量(xml文件个数)：295 标注类别数：1 标注类别名称:["yw"] 每个类别标注的框数： yw count = 304 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画矩形框 重要说明：网上提供的输电线异物悬挂异物基本都很水，我也下过很多发现根本不能用，于是我就是自己就截取视频和爬取图片打标，奈何网上图片资源太少，只有295张。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注
电气输电线路绝缘子数据集（1000左右张图片）.zip
10-07
电气输电线路绝缘子数据集（1000左右张图片）.zip 适用于 图像监测课题
基于TensorFlow的高压输电线路异物识别
01-13
针对传统异物识别准确率较低的问题，提出一种基于TensorFlow的深度卷积神经网络的异物识别模型。将巡检图像进行图像灰度化和尺寸压缩等预处理，并采用三维块匹配滤波(BM3D)算法进行图像去噪得到实验所需的训练数据。提出基于TensorFlow的深度卷积神经网络框架，通过使用框架中的TensorBoard模块设计深度卷积神经网络模型结构与优选模型参数，并针对ReLU激活函数与特征权重进行理论分析。实验结果表明，经过15次迭代训练后，深度卷积神经网络比传统的支持向量机(SVM)、极限学习机(ELM)和BP神经网络算法具有更强的巡检图像识别能力；与经典的LeNet-5和VGGNet模型以及相关文献中的模型相比，所提模型更具有优越性。
一种基于视觉显著性分析的输电线路异物检测方法_万迪明.pdf
09-01
在智能输电线路综合监测系统中，基于航拍获得的视频图像进行故障的自动检测，具有安全可靠、不受地域影响、成本低以及高效快捷的优势。输电线路上悬挂的异物不仅影响线路的正常供电，还会危及电力线下的行人与车辆安全，严重时会造成 片区大面积停电。本文提出一种基于视觉显著性分析的输电线路异物检测方法，通过分析直升机巡检过程拍摄到的图片，在事先检测到的输电线路兴趣区域内根据人眼感知特性来计算视觉显著图，然后通过视觉显著度对颜色、形状或空间分布等特性对异物区域实现统一定位。该方法可及时地对输电线路上的异物进行自动识别，从而降低工作强度和提高工作效率。
如何训练自己的数据集？之铁路输电线路异物检测数据集
2401_88441190的博客
10-25 777
铁路输电线路异物检测数据集，共6GB，14000余图像，40000+标注，标注鸟巢，塑料袋，气球，漂浮物四大类。coco格式标注
南方电网输电线路异物检测数据集
最新发布
2301_81288469的博客
01-24 396
我国输电线路巡检基本以人工巡检方式为主，但传统的人工巡检方式效率低、限制多，还往往会消耗大量的人力物力，后来引入直升机沿线巡检的方法，但该方法飞行作业十分危险且培训及维护费用极其昂贵，无法在很大程度上缓解人工巡检带来的问题。南网初赛train的数据大小约2.8GB（带xml标注），南网初赛val的数据大小约1.1GB（不带xml标注），南网复赛数据集的数据大小约1.7GB（带xml标注），train约1300+图像样本，val约300+图像样本，异物类型包含4类：鸟巢、风筝、气球、垃圾。
朴实无华的数据增强然后训练一下应用在电网异物检测领域，好像有自己的数据集就能发文了
白水空空
08-21 460
本文提出了一种新的深度学习网络——RCNN4SPTL (RCNN -based Foreign Object Detection for Securing Power Transmission lines)，该网络适用于检测输电线路上的异物。RCNN4SPTL使用RPN (Region Proposal Network)来生成区域提议的纵横比，以匹配外来物体的大小。RCNN4SPTL使用端到端训练来提高性能。实验结果表明，与原来的Faster RCNN相比，。
基于YOLOX的输电线路异物检测算法研究及软件设计_有系统有文献，整体认知蛮好的
白水空空
08-18 1328
我国自改革开放以来，大力发展工业和经济，对电能同样有着巨大的需求，所需求的电能不仅需要保证其数量，还要保障其质量，因此对整个电力系统安全稳定的运行也提出了更高的要求，电力系统发生故障要实时检测并及时排除，避免造成严重的安全事故和经济损失.我国输电线路巡检基本以人工巡检方式为主，但传统的人工巡检方式效率低，限制多，还往往会消耗大量的人力物力，后来引入直升机沿线巡检的方法，但该方法飞行作业十分危险且培训及维护费用极其昂贵，无法在很大程度上缓解人工巡检带来的问题。最近几年，GPU 计算能力不断提升，越来越多研究者
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