数据集分享 | 电力检测数据集,助力AI守护电网安全

【导读】

构建高效、智能、安全的现代电网,离不开人工智能视觉技术的深度赋能。无论是自动识别配电房仪表读数、精准检测输电线路上的致命异物,还是实时监控设备绝缘状态、评估潜在故障风险,高质量的训练数据都是算法成功的核心前提。然而,电力场景复杂多样、专业性强,获取覆盖全面、标注精确的数据集往往耗时耗力。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~

目录

核心电力数据集详解

电力设备缺陷检测数据集

输电线路异物数据集

配电仪表数值识别数据集

其他电力相关数据集

数据集共性优势

Coovally平台:您的电力AI一站式训练与部署中心

零代码/低代码开发:

无缝部署:

结语


今天,我们为您解锁一系列极具实用价值的电力行业专属视觉数据集! 这些数据集覆盖电力核心业务场景,为智能巡检、状态监测、自动化运维等应用提供坚实的数据支撑。


核心电力数据集详解

我们精心构建并整合了以下关键数据集,每个都针对特定电力业务痛点:

电力设备缺陷检测数据集

  • **目标:**精准识别输电、变电、配电环节关键设备的各类缺陷与异常状态。

  • 核心缺陷标签 (示例):

    Bad-Insulator、Normal pole、burnt pole、good spacing、good stay、good_conductors、pacing、good_insulator、sagging conductors、tiltedpole、vegetationcontact

  • 场景 & 特点: 覆盖高压线塔、变压器、断路器、配电柜等设备;包含地面、高空、无人机巡检视角及红外热成像数据;考虑不同光照、天气及背景干扰。

输电线路异物数据集

  • 目标: 保障线路安全稳定运行。

  • 标签:foreign_object_afo (风筝线、塑料袋、鸟巢、气球等悬挂异物) - 专注于导线及绝缘子附近的危险漂浮物。

  • 场景 & 特点: 大量无人机高空俯拍视角;覆盖平原、山区、城市等不同环境;标注异物位置、类型及线路本体状态。

配电仪表数值识别数据集

目标: 实现配电房内各类仪表的自动识别与数值读取。

核心标签与任务:

  • 仪表检测: 定位电压表、电流表、功率因数表、智能电表等数字显示框并识别。

  • 表盘指针读数识别: 精确识别实际数值 (适用于模拟表)。

  • 数字表计OCR识别: 清晰拍摄并标注液晶/LED屏上的数字。

  • 场景 & 特点: 聚焦配电房内复杂光线(昏暗、反光)、多表密集排列、不同角度拍摄的挑战;提供表计位置框、表盘刻度线、指针方向、数字区域等多层次标注。

其他电力相关数据集

电线杆装置数据集: 检测输电线干异常倾斜或倒塌情况。

风力发电叶片数据集: 对风力发电叶片分割,识别风力叶片完整度以及是否损坏。

获取方式:

点击链接访问:www.coovally.com

添加官方客服小助手。发送关键词 【电力AI数据集】 您需要的具体数据集名称 (如:配电表识别数据集、输电线AFO数据集) 即可获取下载信息!


数据集共性优势

  • 真实业务驱动: 数据采集紧密围绕电力巡检、监控、运维的实际需求。

  • 场景覆盖广泛: 涵盖发、输、变、配关键环节,兼顾室内外环境。

  • 数据质量保障: 专业标注团队,确保边界框(BBox)定位精准,标签定义清晰一致。

  • **标注形式多样:**主要支持目标检测(BBox),部分支持图像分类、OCR、图像分割(Segmentation)任务。

  • 持续更新扩充: 紧跟技术发展和业务需求,不断丰富数据量和场景。


Coovally平台:您的电力AI一站式训练与部署中心

现在,您无需为数据管理和复杂训练环境烦恼! 上述所有电力专业数据集均已无缝集成至Coovally AI平台,您可以:

  • 即开即用: 数据集已就绪,无需自行下载整理,一键加载即可开始训练。

  • 丰富模型库: 平台内置超1000+开源模型,特别针对电力场景优化推荐:

  • 目标检测 (YOLOv5/v7/v8/v9/v10, Faster R-CNN, SSD, DETR): 完美适配设备缺陷检测、AFO检测、表计定位。

  • OCR/文字识别 (CRNN, PaddleOCR, EasyOCR): 专攻配电表数值读取。

  • 图像分割 (U-Net, DeepLabV3+, Mask R-CNN): 用于绝缘子、表盘等精细部件分析。

零代码/低代码开发:

  • 直观可视化界面,拖拽式操作。

  • 自动数据预处理与增强。

  • 实时监控训练指标 (Loss, mAP, Accuracy, F1等)。

  • 可视化模型预测结果,对比分析性能。

无缝部署:

  • 训练完成的模型支持一键导出 (ONNX, TensorRT等)。

  • 快速发布为API服务,轻松集成到您的电力巡检系统、监控平台或移动应用中。

电力AI生态: 平台还集成了更多相关数据集(如森林防火近电隐患、光伏板缺陷、风电叶片损伤),助您拓展应用边界。

!!无需配置环境,无需担心数据!立即登陆Coovally,开启您的电力AI项目!!

平台链接:https://www.coovally.com


结语

这一系列专业化的电力视觉数据集,是推动电网智能化升级不可或缺的"燃料"。无论是提升巡检效率、保障设备安全、实现自动化抄表,还是预防外力破坏,它们都为开发鲁棒、精准的AI算法提供了坚实的基础。

如果您正致力于:

  • 电力设备智能巡检(无人机/机器人/视频监控)系统开发

  • 配电自动化与智能运维平台建设

  • 输电线路通道智能监控

  • 仪表自动抄读技术研究

  • 基于视觉的电力设备状态评估与预测性维护

那么,这些精心打造的电力数据集,将是您加速研发、验证想法、实现落地的强大助力!

📍 持续关注我们,获取更多电力垂直领域的高价值数据集更新!

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