【阀门识别数据集 | 目标检测 | 工业视觉、设备巡检、流程工业】

阀门识别数据集是一个用于目标检测任务的YOLO格式计算机视觉数据集，数据集提供YOLO标准格式标注（.txt文件，class_id center_x center_y width height），支持YOLOv5/v8/v11等主流目标检测框架，可通过数据中国(data2.cn)免费下载。

阀门识别数据集

该数据集面向工业流体控制场景中的阀门识别，共标注3932张图像，包含16个以数字编号（0-15）区分的类别，图像采集自真实工业管路与设备场景，覆盖不同规格与安装状态下的阀门目标，适用于化工、能源等流程工业的设备巡检与视觉识别。

数据集标签信息

本数据集采用YOLO格式标注，包含16个数字编号类别（0-15），对应不同形态与状态的工业阀门目标：

• 0 – 15（数字编号类别）：工业场景中的各类阀门目标，编号对应数据集作者定义的16种阀门形态/状态

数据集概览

• 数据集名称：阀门识别数据集
• 任务类型：目标检测（Object Detection）
• 标注格式：YOLO TXT 格式，已划分 train / val / test
• 图像规模：3932 张图像，16 个类别
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv9 / YOLOv10 / RT-DETR

适用场景

1. 工业设备巡检：自动识别管路阀门位置与类型
2. 流程工业视觉管理：阀门状态与分布的可视化盘点
3. 化工能源场景监控：关键阀门目标的实时检测
4. 工业视觉算法研究：多类别目标检测模型训练与验证

数据集亮点

• 场景真实：图像采集自真实工业管路设备，贴合巡检需求
• 类别丰富：16类编号目标覆盖多种阀门形态
• 即开即用：YOLO标准标注格式，train/val/test已划分，下载后无需额外转换
• 广泛兼容：适配YOLOv5至YOLOv10全系列目标检测框架，支持微调与迁移学习

获取方式

登录网站后即可免费获取网盘下载地址，一键下载即用。

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