无人机视角电力巡检线路设备检测数据集 | 目标检测 | 交通车辆

【无人机视角电力巡检线路设备检测数据集 | 目标检测 | 交通车辆】

本数据集面向无人机视角电力巡检线路设备检测场景的目标检测任务，总计8,540张标注图像，累计标注实例超过23,444个。数据集适用于交通车辆领域的算法研究、模型训练与工程应用。

数据集概览

• 数据集名称：无人机视角电力巡检线路设备检测数据集
• 任务类型：目标检测
• 图像总数：8,540 张
• 标注类别：18 类
• 标注格式：VOC+YOLO
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含18个检测类别，各类别标注分布如下：

• stockbridge damper（stockbridge damper）— 5,709 个标注实例
• yoke suspension（yoke suspension）— 5,298 个标注实例
• polymer insulator（polymer insulator）— 2,618 个标注实例
• glass insulator（glass insulator）— 2,395 个标注实例
• polymer insulator lower shackle（polymer insulator lower shackle）— 1,488 个标注实例
• polymer insulator upper shackle（polymer insulator upper shackle）— 1,371 个标注实例
• yoke（yoke）— 1,353 个标注实例
• spiral damper（spiral damper）— 797 个标注实例
• vari-grip（vari-grip）— 769 个标注实例
• lightning rod suspension（lightning rod suspension）— 576 个标注实例

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 遥感目标检测：利用航拍/卫星图像自动识别无人机视角电力巡检线路设备检测，支持大范围区域监测
2. 智能巡检：部署于无人机/卫星巡检系统，实现自动化目标识别与定位
3. 算法研究：作为遥感图像目标检测算法的基准数据集，用于性能评估
4. 应急响应：支持灾害评估、环境监测等应急场景的快速目标识别

数据集特点

• 数据规模充足：8,540张标注图像，满足深度学习模型训练的数据量需求
• 多类别检测：覆盖18个检测类别，支持多类别目标识别任务
• 视角独特：采用航拍/无人机俯视视角，覆盖大范围区域目标
• 多格式支持：同时提供VOC与YOLO格式标注，兼容主流检测框架
• 标准数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集

获取方式

登录本站后即可免费获取百度网盘下载链接，数据集已按标准目录结构组织，下载后即可直接用于模型训练。

🏷️ 标签

#交通车辆 #目标检测 #YOLO数据集 #深度学习 #计算机视觉