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配网缺陷检测无人机航拍图像数据集（不规范绑扎，螺栓销钉缺失）数据集总共3000张左右，标注为voc格式

article 2024/11/15 13:56:00

配网缺陷检测无人机航拍图像数据集，（不规范绑扎，螺栓销钉缺失）数据集总共3000张左右，标注为voc格式。

数据集名称

配网缺陷检测无人机航拍图像数据集（Distribution Network Defect Detection UAV Aerial Image Dataset）

数据集概述

该数据集专为配电网中的缺陷检测设计，包含约3000张无人机航拍高清图像及其对应的VOC格式标注文件，标签类别包括两种常见的配网缺陷类型：“不规范绑扎”（Improper Binding）和“螺栓销钉缺失”（Missing Bolts/Pins）。该数据集适用于使用深度学习和机器学习方法进行配网缺陷识别的任务，特别是适用于基于VOC格式的数据集进行模型训练。

数据集特点

高清图像：所有图像均为高清画质，确保配网缺陷的细节清晰可见。
详细标注：每张图像都有对应的VOC格式标签文件，标注了两种常见配网缺陷的位置信息。
标准化格式：标签文件采用VOC格式，方便直接用于模型训练。
明确的数据划分：数据集可以根据需要划分为训练集、验证集和测试集，便于模型训练和评估。

数据集构成

图像数量：约3000张高清图像
缺陷类别：
- Improper Binding（不规范绑扎）
- Missing Bolts/Pins（螺栓销钉缺失）
标签格式：VOC格式的.xml文件
数据划分：
- 训练集：主要部分用于模型训练
- 验证集：用于调整模型超参数和防止过拟合
- 测试集：用于最终评估模型性能

数据集用途

配网缺陷检测：可用于训练模型识别配电网中的不规范绑扎和螺栓销钉缺失等问题，提高检测精度。
质量控制：帮助电力部门及时发现和处理配电网中的缺陷问题，提高电网的安全性和可靠性。
自动化检测：结合自动化设备，实现配电网缺陷的实时检测，提高检测效率。
研究与开发：作为基准数据集，支持学术研究和技术开发，推动目标检测技术在配网缺陷检测中的应用。
教育与培训：作为教学资源，帮助学生和从业人员理解并掌握配网缺陷检测的相关技术和方法。

示例代码

以下是一个简单的Python脚本示例，用于加载数据集中的图像及其对应的标签，并绘制出标注的边界框：

1import os
2import cv2
3import xml.etree.ElementTree as ET
4import numpy as np
5import matplotlib.pyplot as plt
6
7# 数据集目录路径
8data_dir = 'path/to/distribution_network_defect_detection_dataset'
9train_image_dir = os.path.join(data_dir, 'JPEGImages/train')
10train_annotation_dir = os.path.join(data_dir, 'Annotations/train')
11
12# 选取一张图像及其标签文件
13image_files = os.listdir(train_image_dir)
14image_file = image_files[0]  # 假设取第一张图
15image_path = os.path.join(train_image_dir, image_file)
16
17annotation_file = os.path.splitext(image_file)[0] + '.xml'
18annotation_path = os.path.join(train_annotation_dir, annotation_file)
19
20# 加载图像
21image = cv2.imread(image_path)
22
23# 解析XML标注文件
24tree = ET.parse(annotation_path)
25root = tree.getroot()
26
27# 获取图像尺寸
28size = root.find('size')
29width = int(size.find('width').text)
30height = int(size.find('height').text)
31
32# 绘制图像和边界框
33plt.figure(figsize=(10, 10))
34plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
35plt.axis('off')
36
37colors = {0: 'red', 1: 'blue'}
38
39for obj in root.iter('object'):
40    name = obj.find('name').text
41    class_id = 0 if name == 'Improper Binding' else 1
42    
43    bndbox = obj.find('bndbox')
44    xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
45    ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
46    xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
47    ymax = int(bndbox.find('ymax').text)
48    
49    plt.gca().add_patch(plt.Rectangle((xmin, ymin), xmax - xmin, ymax - ymin, edgecolor=colors[class_id], facecolor='none'))
50    plt.text(xmin, ymin, name, color=colors[class_id], fontsize=8)
51
52plt.show()

数据集使用指南

数据准备：确认数据集路径是否正确，并且图像和标签文件均存在指定的目录下。
数据划分：数据集可以根据需要划分为训练集、验证集和测试集。通常建议至少保留一部分数据作为独立的测试集来评估模型的泛化能力。
配置文件：确保所使用的深度学习框架配置文件中的数据集路径和类别名称与数据集中的标签一致。
模型训练：使用支持VOC格式的数据集加载工具（如TensorFlow的tf.data.Dataset API）加载数据集，并开始训练模型。确保模型配置文件中数据集路径正确。
模型测试：使用已经训练好的模型进行测试，评估模型在测试集上的性能。

数据集结构示例

1├── distribution_network_defect_detection_dataset
2│   ├── JPEGImages
3│   │   ├── train
4│   │   │   ├── 00000.jpg
5│   │   │   ├── 00001.jpg
6│   │   │   └── ...
7│   │   ├── val
8│   │   │   ├── 00000.jpg
9│   │   │   ├── 00001.jpg
10│   │   │   └── ...
11│   │   └── test
12│   │       ├── 00000.jpg
13│   │       ├── 00001.jpg
14│   │       └── ...
15│   ├── Annotations
16│   │   ├── train
17│   │   │   ├── 00000.xml
18│   │   │   ├── 00001.xml
19│   │   │   └── ...
20│   │   ├── val
21│   │   │   ├── 00000.xml
22│   │   │   ├── 00001.xml
23│   │   │   └── ...
24│   │   └── test
25│   │       ├── 00000.xml
26│   │       ├── 00001.xml
27│   │       └── ...

引用出处

为了确保正确引用该数据集，请查看原始数据集发布者的具体要求。如果该数据集来自某个特定的研究项目或竞赛，引用格式可能类似于以下示例：

1@misc{dataset_paper,
2  title={Title of the Data Set},
3  author={Author Names},
4  year={Publication Year},
5  publisher={Publishing Institution},
6  url={URL of the data set}
7}