[目标检测数据集]变电站缺陷检测数据集8307张17类别VOC和YOLO格式.docx

变电站缺陷检测数据集是针对电力设施运行安全的重要研究工具，其包含了8307张图片，涵盖了17个不同的缺陷类别。这一数据集可适用于两种主要的目标检测格式：Pascal VOC格式和YOLO格式，但不包括图像分割所需路径的txt文件。每张图片都与相应的VOC格式的xml标注文件和YOLO格式的txt标注文件相匹配，后者仅用于记录标注目标的边界框信息。 数据集中的标注类别共计17个，覆盖了变电站中可能出现的各类常见缺陷。具体类别及其框数如下：变电站母线排母线缺陷（bj_bpmh）869个框、变电站母线排连接点缺陷（bj_bpps）723个框、变电站位置开关缺陷（bj_wkps）523个框、变电站导线与设备连接缺陷（bjdsyc）789个框、高压母线缺陷（gbps）654个框、变压器金属护板腐蚀（hxq_gjbs）1174个框、变压器金属护板压痕（hxq_gjtps）106个框、接地线缺陷（jyz_pl）410个框、开关柜与保护屏位置缺陷（kgg_ybh）362个框、设备三相不平衡缺陷（sly_dmyw）833个框、瓦斯抽采系统缺陷（wcaqm）567个框、无功补偿装置缺陷（wcgz）815个框、线路板缺陷（xmbhyc）383个框、绝缘子缺陷（xy）607个框、氧化锌避雷器缺陷（yw_gkxfw）729个框、硬母线缺陷（yw_nc）883个框、氧化锌避雷器瓷套污秽缺陷（ywzt_yfyc）331个框。所有类别的缺陷总框数达到10758个。 为了提升缺陷检测的准确性和效率，数据集的标注工作采用了labelImg这一广泛使用的工具进行。图像示例下载地址提供了一个可访问的链接，方便研究人员下载样本进行预览或进一步分析。 这一数据集的出现，对于电力行业自动化检测技术的发展具有重要的促进作用。它的精确分类和大量标注使得基于深度学习的图像识别模型能够在变电站缺陷检测领域进行有效的训练和验证，从而在电力系统运行维护中发挥积极的作用，提高电网运行的稳定性和安全性。