智慧电力设备 无人机输电线路异物识别YOLO数据集16993张，5类![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/ad5d2948d67e29bb29b4d52145956da1.png)

名称： ['破裂', '缺陷', '异物', '绝缘子', '鸟巢']![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/5b5925515f0d26ba8987bb21c7f4df92.png)

共16993张，8:1:1比例划分，（train;14000张，val：1999张，test：994张
标注文件为YOLO适用的txt格式。
map:88%左右

# 输电线路异物识别YOLO数据集

| 项目 | 详情 |
| --- | --- |
| 数据集名称 | 输电线路异物识别YOLO数据集 |
| 图像总量 | 16993张 |
| 类别总数 | 5类 |
| 类别名称 | 破裂、缺陷、异物、绝缘子、鸟巢 |
| 划分比例 | 8:1:1（训练:验证:测试） |
| 数据集划分 | 训练集：14000张   验证集：1999张   测试集：994张 |
| 标注格式 | YOLO适用的txt格式 |
| 模型精度 | mAP约88% |

## 类别明细

| 类别名称 | 说明 |
| --- | --- |
| 破裂 | 输电线路/绝缘子破裂损伤 |
| 缺陷 | 线路部件缺陷 |
| 异物 | 线路悬挂/缠绕异物（风筝、塑料袋等） |
| 绝缘子 | 绝缘子串目标 |
| 鸟巢 | 杆塔/线路上的鸟巢目标 |

## 应用价值标签

✅ 输电线路智能巡检
✅ 电网异物与鸟巢自动识别
✅ 无人机线路巡检AI模型训练
✅ 电力运维缺陷诊断系统开发
✅ 输电安全风险预警
✅ YOLO系列电力场景检测算法验证

### 

输电线路异物识别YOLO数据集，共16993张电力场景图像，含破裂、缺陷、异物、绝缘子、鸟巢5类目标，按8:1:1划分为训练14000张、验证1999张、测试994张，YOLO txt格式标注，模型mAP约88%。适用于输电线路智能巡检、无人机电力巡线、电网异物及鸟巢自动识别、运维缺陷诊断系统研发。




共16993张，8:1:1比例划分，（train;14000张，val：1999张，test：994张标注文件为YOLO适用的txt格式。map:88%左右

无人机输电线路异物识别检测数据集 '破裂', '缺陷', '异物', '绝缘子', '鸟巢

编程语言

输电线路异物识别YOLO数据集含16993张电力场景图像，覆盖破裂、缺陷、异物、绝缘子、鸟巢5类目标，按8:1:1划分训练14000张、验证1999张、测试994张，YOLO txt格式标注，模型mAP约88%，适配无人机巡线、电网智能巡检及缺陷诊断系统开发。

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