1、yolov5破损绝缘子检测，包含训练好的道路指示牌识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在绝缘子缺陷检测数据集中训练得到的权重，目标类别名为break_insulator共一个类别；并附绝缘子缺陷检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

分水岭 matlab代码 corn-seeds ###基于matlab的玉米种子破损识别 ###[本目录内代码均识别相对路径，请运行前设置MATLAB工作路径到该目录下] 该目录下pics目录中存储不粘连待识别图片，需保证图片尺寸为696x928,部分光线不均的图片经过PS调整; pics_adjoin目录中存储有粘连待识别图片，同样保证图片尺寸为696x928,部分光线不均的图片经过PS调整; seeds目录存储向量机训练所用的种子，该目录下有good和bad两种单个种子，都是经过旋转处理的具有一定方摆放向的的种子，便于机器学习; seeds目录下adjoin_pics_items目录中放的是有粘连种子图片中所有单个种子集合; seeds目录下adjoin_pics_rotated_items目录中放的是有粘连种子图片中所有经过旋转方向的单个种子集合； taged_pics目录下为不粘连图片的种子标签图，标签号码与seeds中种子图号对应； exercise.m为训练脚本，已经执行并生成svmStruct.mat文件，无需再次训练，除非种子库变更。该文件内存储向量机结构，做种子识别时

1、YOLO破损绝缘子检测数据集，500多张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，可以直接用于YOLO系列的绝缘子缺陷目标检测；数据场景丰富；类别为break_insulator共一个类别目标 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

小麦种子病斑破损发霉发芽分类图像数据集（四分类）

早期检测一次配电系统中受损（部分损坏）的户外绝缘子对持续供电和公共安全至关重要。 无人机（UAV）提供了一种更安全、自主、高效的方法来检查环境不关闭配电系统的电力系统组件。在这部作品中，一部小说数据集是通过使用无人机捕捉真实图像和手动生成的图像来设计的克服数据不足的问题。基于深拉普拉斯金字塔的超分辨率图像该网络用于重建高分辨率的训练图像。提高微光图像，微光图像增强技术用于鲁棒曝光校正训练图像的一部分。

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结构试验-第六章结构的非破损检测.ppt

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