yolo-datasets|电力系统数据集|目标检测数据集

深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合，包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。

原始信息汇总

yolo-datasets 数据集概述

数据集简介

该数据集是一个专注于深度学习目标检测和分割的数据集集合，涵盖了多个领域，包括电力电气、植物成熟度、农作物病害、虫害、路障、道路裂缝等。数据集主要用于YOLO系列模型的训练和评估。

数据集分类

1. 电力电气领域数据集

• 螺钉螺帽螺丝缺失检测数据集：900张图像，VOC格式标注。
• 航空影像输电线路与输电塔分割数据集：1200张图像，U-Net架构，JSON标签。
• 遥感风力发电机数据集：9700张图像，VOC格式标注。
• 安全带和安全绳检测数据集：2000张图像，YOLO和VOC格式。
• 变压器漏油故障诊断数据集：365张图像，YOLO格式。
• 高压输电线故障检测数据集：10000多张图像，7类YOLO格式。
• 光伏热红外缺陷数据集：10000+张图像，XML和YOLO格式。
• 风电光伏功率数据：2019-2020年数据，15分钟分辨率。
• 变电站火灾数据集：2888张图像，YOLO格式。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，VOC和YOLO格式。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，YOLO格式。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• 电力工程电网施工现场安全作业数据集：2500张图像，10GB，4类。
• 螺丝识别检测数据集：770多张图像，3类。
• 变电站设备目标检测数据集：7539张图像，15类。
• 太阳能光伏电池板缺陷检测数据集：2050张图像，6类。
• PCB电路板检测数据集：672张图像，23类。
• 绝缘体检测数据集：440张图像，1类。
• 输电线路防震锤缺陷数据集：1000张图像，2类。
• 电线冰雪覆盖数据集：1897张图像，2类。
• **电力工程

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

yolo-datasets数据集的构建基于深度学习目标检测和分割任务的需求，涵盖了电力电气、植物成熟度、农作物病害、虫害、路障等多个领域。数据集通过多种方式采集，包括无人机航拍、遥感影像、电力设备监控等，确保了数据的多样性和广泛性。标注工作采用了YOLO格式和VOC格式，部分数据集还提供了XML和JSON格式的标注文件，便于不同框架的使用。数据集的划分通常包括训练集、验证集和测试集，确保了模型训练和评估的完整性。

特点

yolo-datasets数据集的特点在于其广泛的应用领域和丰富的数据类型。数据集涵盖了电力设备检测、植物成熟度分类、农作物病害识别、虫害检测、道路障碍物识别等多个场景，且每个场景下的数据量较大，标注精细。例如，电力设备检测数据集包含数千张图像，标注了多种设备状态；植物成熟度数据集则提供了不同成熟阶段的图像，便于分类模型的训练。此外，数据集格式多样，支持YOLO、VOC等多种深度学习框架，极大地方便了研究人员的应用。

使用方法

yolo-datasets数据集的使用方法较为灵活，适用于多种深度学习框架，如YOLOv5、YOLOv8、U-Net等。用户可以根据具体任务选择合适的数据集，并通过提供的标注文件进行模型训练。数据集通常已经划分为训练集、验证集和测试集，用户可以直接加载数据进行训练和评估。对于电力设备检测、植物成熟度分类等任务，用户可以通过调整模型参数和训练策略，进一步提升模型的性能。此外，部分数据集还提供了可视化代码，便于用户对模型输出进行直观分析。

背景与挑战

背景概述

yolo-datasets是一个专注于目标检测和语义分割的深度学习数据集集合，涵盖了电力电气、农业、交通等多个领域。该数据集由多个研究人员和机构共同构建，旨在为深度学习模型提供高质量的训练数据。其核心研究问题包括电力设备故障检测、农作物病害识别、道路缺陷检测等。自创建以来，yolo-datasets在相关领域的影响力逐渐扩大，成为许多研究项目的基础数据来源，尤其是在YOLO系列模型的训练和评估中发挥了重要作用。

当前挑战

yolo-datasets面临的挑战主要体现在两个方面。首先，数据集所解决的领域问题具有高度的复杂性和多样性，例如电力设备故障检测需要处理多种类型的设备故障，而农作物病害识别则需应对不同作物的多种病害类型。这些问题的多样性和复杂性对模型的泛化能力提出了极高的要求。其次，在数据集的构建过程中，标注的准确性和一致性是一个重大挑战。由于数据集涵盖多个领域，标注标准的不统一可能导致模型训练时的偏差。此外，数据采集的环境复杂性和数据质量的波动性也增加了数据集构建的难度。

常用场景

经典使用场景

yolo-datasets广泛应用于电力电气领域的目标检测和语义分割任务。例如，该数据集被用于训练YOLOv5和YOLOv8模型，以检测电力设备中的螺钉、螺帽缺失问题，以及高压输电线路的故障检测。这些应用场景展示了数据集在电力设备维护和故障诊断中的重要作用，帮助工程师快速识别设备缺陷，提升电力系统的安全性和可靠性。

解决学术问题

yolo-datasets解决了电力电气领域中目标检测和语义分割的多个学术研究问题。通过提供大量标注数据，该数据集支持了深度学习模型在复杂场景下的训练与优化，如变压器漏油故障诊断、输电线路防震锤缺陷检测等。这些研究不仅推动了目标检测算法的进步，还为电力设备的自动化检测提供了理论支持，显著提升了故障检测的准确性和效率。

衍生相关工作

yolo-datasets的广泛应用催生了许多经典研究工作。例如，基于该数据集的研究成果包括YOLOv5和YOLOv8在电力设备检测中的优化与应用，以及U-Net模型在输电线路语义分割中的创新应用。这些工作不仅推动了目标检测和语义分割技术的发展，还为电力行业的智能化转型提供了技术支撑，衍生出多个实际应用系统和解决方案。