输电线路数据集

news2025/10/31 23:03:09

输电线路数据集（绝缘子自爆，破损，闪络，鸟巢，防震锤脱落五种缺陷）
包括
1.绝缘子自爆
2.绝缘子破损绝、闪络
3.鸟巢
4.防震锤脱落

数据增强后的数量
对应数量：1828，1467，4370，1050，2185

用Lableme标注的，每张图片都会有一个相应的xml文件在旁边，数据集亲测有效，可用于深度学习目标检测研究。
自己用过yolov3，v5，v8，v9训练过，都有改进空间。下面训练结果是yolov8训练结果。

输电线路缺陷检测数据集

数据集描述

该数据集是一个专门用于输电线路缺陷检测的数据集，旨在帮助研究人员和开发者训练和评估基于深度学习的目标检测模型。数据集涵盖了五种常见的输电线路缺陷类型：绝缘子自爆、绝缘子破损/闪络、鸟巢、防震锤脱落。这些缺陷对电力系统的安全运行有严重影响，通过高质量的图像和详细的标注信息，该数据集为开发高效且准确的缺陷检测系统提供了坚实的基础。

数据规模

总样本数量：10,900张图片
- 绝缘子自爆 (Insulator Explosion)：1,828张图片
- 绝缘子破损/闪络 (Insulator Damage/Flashover)：1,467张图片
- 鸟巢 (Bird Nest)：4,370张图片
- 防震锤脱落 (Vibration Damper Detachment)：1,050张图片
- 其他（未指定）：2,185张图片
数据量：具体大小未提供
标注格式：Pascal VOC XML格式
目标类别：
- 绝缘子自爆 (Insulator Explosion)
- 绝缘子破损/闪络 (Insulator Damage/Flashover)
- 鸟巢 (Bird Nest)
- 防震锤脱落 (Vibration Damper Detachment)

图像特性

多样化场景：覆盖了不同类型的输电线路缺陷，在各种环境和背景下的图像情况。
高质量手工标注：每张图像都有详细的边界框标注，支持直接用于训练目标检测模型。
真实拍摄：所有图像均为实际拍摄的真实场景，增强了模型在实际应用中的鲁棒性。
多类别支持：包含四种不同的缺陷类型，丰富了数据集的多样性。
数据增强：数据集已经过数据增强处理，增加了样本数量，提高了模型的泛化能力。

应用场景

电力系统维护：自动检测输电线路中的缺陷，辅助电力部门及时发现和处理故障，提高电力系统的可靠性和安全性。
智能巡检：集成到无人机或机器人巡检系统中，实现自动化巡检，减少人工成本。
科研分析：用于研究目标检测算法在特定工业应用场景中的表现，特别是在复杂背景和光照条件下的鲁棒性。
故障预警：通过早期检测输电线路的缺陷，提前预警潜在故障，减少停电风险。

数据集结构

典型的数据集目录结构如下：

深色版本

1transmission_line_defect_dataset/
2├── images/
3│   ├── img_00001.jpg
4│   ├── img_00002.jpg
5│   └── ...
6├── annotations/
7│   ├── img_00001.xml
8│   ├── img_00002.xml
9│   └── ...
10├── README.txt  # 数据说明文件

数据说明

检测目标：以Pascal VOC XML格式进行标注。
数据集内容：
- 绝缘子自爆 (Insulator Explosion)：1,828张图片
- 绝缘子破损/闪络 (Insulator Damage/Flashover)：1,467张图片
- 鸟巢 (Bird Nest)：4,370张图片
- 防震锤脱落 (Vibration Damper Detachment)：1,050张图片
- 其他（未指定）：2,185张图片
目标标签：共包含4大类缺陷。
数据增广：数据集已经过数据增强处理，增加了样本数量。
无需预处理：数据集已经过处理，可以直接用于训练，无需额外的数据预处理步骤。

示例代码

以下是一个使用Python和相关库（如OpenCV、PIL等）来加载和展示数据集的简单示例代码：

1import os
2import cv2
3import numpy as np
4from PIL import Image
5import xml.etree.ElementTree as ET
6
7# 数据集路径
8dataset_path = 'path/to/transmission_line_defect_dataset/'
9
10# 加载图像和边界框标注
11def load_image_and_boxes(image_path, annotation_path):
12    # 读取图像
13    image = Image.open(image_path).convert('RGB')
14    
15    # 解析Pascal VOC格式的XML标注文件
16    tree = ET.parse(annotation_path)
17    root = tree.getroot()
18    boxes = []
19    for obj in root.findall('object'):
20        class_name = obj.find('name').text
21        bbox = obj.find('bndbox')
22        xmin = int(bbox.find('xmin').text)
23        ymin = int(bbox.find('ymin').text)
24        xmax = int(bbox.find('xmax').text)
25        ymax = int(bbox.find('ymax').text)
26        boxes.append([class_name, xmin, ymin, xmax, ymax])
27    
28    return image, boxes
29
30# 展示图像和边界框
31def show_image_with_boxes(image, boxes):
32    img = np.array(image)
33    for box in boxes:
34        class_name, xmin, ymin, xmax, ymax = box
35        cv2.rectangle(img, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)
36        label = f'{class_name}'
37        cv2.putText(img, label, (xmin, ymin - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
38    
39    cv2.imshow('Image with Boxes', img)
40    cv2.waitKey(0)
41    cv2.destroyAllWindows()
42
43# 主函数
44if __name__ == "__main__":
45    images_dir = os.path.join(dataset_path, 'images')
46    annotations_dir = os.path.join(dataset_path, 'annotations')
47    
48    # 获取图像列表
49    image_files = [f for f in os.listdir(images_dir) if f.endswith('.jpg')]
50    
51    # 随机选择一张图像
52    selected_image = np.random.choice(image_files)
53    image_path = os.path.join(images_dir, selected_image)
54    annotation_path = os.path.join(annotations_dir, selected_image.replace('.jpg', '.xml'))
55    
56    # 加载图像和边界框
57    image, boxes = load_image_and_boxes(image_path, annotation_path)
58    
59    # 展示带有边界框的图像
60    show_image_with_boxes(image, boxes)

这段代码展示了如何加载图像和其对应的边界框标注文件，并在图像上绘制边界框。您可以根据实际需求进一步扩展和修改这段代码，以适应您的具体应用场景。

训练结果

您提到使用YOLOv8训练过该数据集，并且认为还有改进空间。以下是可能的改进方向：

数据增强：

- 使用混合增强技术，如MixUp、CutMix等，以增加数据多样性。
模型优化：

- 尝试使用不同的骨干网络（Backbone），例如EfficientNet、ResNet等，以提高特征提取能力。
- 引入注意力机制，如SENet、CBAM等，以增强模型对关键区域的关注。
损失函数：
- 尝试使用不同的损失函数，例如Focal Loss、IoU Loss等，以改善模型的收敛性能。
- 结合多种损失函数，例如分类损失和回归损失的组合，以平衡不同类型的任务。
后处理：
- 使用非极大值抑制（NMS）的改进版本，如Soft-NMS、DIoU-NMS等，以提高检测结果的质量。
- 引入边界框回归的改进方法，如GIoU、CIoU等，以提高定位精度。
迁移学习：
- 使用预训练模型进行微调，利用大规模数据集（如COCO、ImageNet）上的预训练权重，加快收敛速度并提高性能。
集成学习：
- 使用多个模型进行集成学习，通过投票或加权平均的方式提高最终的检测效果。