文章目录基于无人机图像的输电线路异物检测数据集基本信息标注信息数据难点适用方向基于无人机图像的输电线路异物检测数据集本数据集面向输电线路异物检测任务采集自无人机视角图像聚焦输电线及周边区域常见的悬挂、飘挂和侵入类异物可用于电力巡检中的异物识别与风险预警研究。基本信息• 任务类型目标检测主要用于输电线路异物目标的定位与识别。• 数据规模共包含 1495 张标注图像。官方实验按 8:2 划分为训练集1196 张和测试集299 张。• 图像类型无人机视角图像场景围绕输电线路巡检环境构建具有较强的工程应用背景。• 类别设置包含 6 类典型异物——鸟巢、风筝、气球、火情、人员和猴子。标注信息• 标注形式提供目标边界框标注适合用于主流目标检测模型训练与评测。• 标注格式txt 格式适用于 YOLO 系列模型。数据特点• 覆盖多种地理背景和异物类型兼顾输电线路巡检中常见的悬挂类、漂浮类和入侵类目标场景多样性较好。数据难点• 异物目标普遍尺寸较小• 部分目标与背景对比度低• 不同类别在外观、尺度和出现频率上存在明显差异• 易受复杂背景干扰。适用方向• 输电线路异物检测• 无人机巡检视觉分析• 电力安全预警• 小目标检测相关研究