本输电线路巡检多类目标检测数据集，专为电力行业智能巡检算法研发、模型训练及性能验证打造，解决传统数据集 “场景单一、脱离实际运维需求” 的痛点。

公开数据集：确保基础数据的标准化与通用性，覆盖输电线路核心设备基础特征，为算法训练提供稳定基准数据；

无人机巡检图像：采集自全国多地域、多气候条件下的真实输电线路场景，精准还原绝缘子老化、鸟窝筑巢、防震锤偏移等实际巡检中常见的设备状态与外部隐患，让训练出的算法可直接对接电力企业运维落地需求。

数据集内容概述

1. 标注目标：8 类核心对象，覆盖巡检关键需求

采用人工逐图精细化标注，无错标、漏标问题，8 类目标精准匹配输电线路巡检重点，具体包括：

设备本体类：绝缘子、防震锤；

故障缺陷类：绝缘子自爆；

外部隐患类：鸟窝；

2. 图像数量

原始图像：未经任何图像增强处理，共计2700 + 张；

增强图像：基于原图通过旋转、翻转、亮度调节、噪声模拟、复杂背景合成等专业技术扩展至8000 +张，配套提供增强后图像的算法检测指标，可大幅提升模型数据量，增强算法对逆光、遮挡、恶劣天气等复杂环境的适应能力。

数据集格式

所有目标标注采用XML 标准格式，标注信息包含目标类别、边界框坐标、标注置信度等关键参数，可直接用于主流目标检测算法训练，新手也能通过简单教程快速完成格式适配。

数据集可用途径

电力企业：用于输电线路智能巡检系统开发、现有巡检模型的性能优化与迭代升级，降低人工巡检成本，提升故障排查效率；

AI 算法公司：研发电力领域专用目标检测模型，尤其是轻量化算法，满足实时巡检推理需求，拓展电力 AI 应用场景；

高校 / 科研机构：作为电力系统自动化、计算机视觉方向的课题研究数据，支撑学术研究与成果转化；

技能培训 / 竞赛：用于电力巡检 AI 技能培训的实操数据，或作为电力行业 AI 算法竞赛的指定训练数据集，提升参赛者模型开发能力。

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