变电站避雷器缺陷目标检测数据集YOLO系列下载 | 电力设备目标检测专用 – 幽络源电子资料

概述

在电力设备智能巡检领域，避雷器作为变电站关键设备，其缺陷检测至关重要。幽络源特别分享这份专业级《变电站避雷器及其三种缺陷目标检测数据集》，专为YOLO系列算法优化设计。该数据集由电力行业专家参与标注，包含避雷器本体及其典型缺陷的高清图像，是开发电力设备智能检测系统的理想基础数据。

主要内容

数据集核心参数

• ​​总数据量​​：6475张专业采集图片
  • 训练集：5174张（占比80%）
  • 验证集：652张（占比10%）
  • 测试集：649张（占比10%）

检测类别说明

1. ​​避雷器本体​​：完整设备识别
2. ​​破损缺陷​​：外壳破损、断裂等机械损伤
3. ​​裂纹缺陷​​：表面细微裂纹检测
4. ​​油污缺陷​​：渗漏油污污染识别

结语

幽络源提供的这份变电站专用数据集，填补了电力AI领域高质量训练数据的空白。无论是学术研究还是工业应用，都能为避雷器智能检测项目提供可靠的数据支持。我们建议使用者可结合数据增强技术，进一步提升模型在复杂电力场景下的检测鲁棒性。

如需获取更多工业检测数据集或技术指导，欢迎加入幽络源技术交流QQ群307531422。在这里您可以与电力AI开发者直接交流，获取最新电子资料分享，共同探讨智能巡检技术前沿。立即加入，开启您的电力设备AI检测开发之旅！

下载链接

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