油气管道缺陷检测 红外油气管道泄露识别 管道图像数据集 深度学习计算机视觉与人工智能图像数据集

泄漏检测数据集核心信息表信息类别详情数据集类别目标检测类数据集核心标注类别为“leak泄漏”细分标注标签含“leakage泄漏物”聚焦泄漏场景下的物体定位与识别数据数量总计3427张图像划分三大数据子集训练集2396张、验证集685张、测试集346张默认数据集1个配套标注记录11条数据格式图像格式为JPG单张图像分辨率640×4800.31MP标注数据含CSV原始格式与JSON转换格式JSON标注含边界框坐标x/y/width/height、标签及图像尺寸信息核心应用价值可直接用于训练泄漏检测AI模型适配工业管道、设备、液体存储等场景的泄漏隐患自动识别助力提升安全生产监控效率减少人工巡检成本与漏检风险该数据集属于目标检测范畴核心围绕“泄漏”场景构建标注体系明确包含“leak”主类别与“leakage”细分标签能精准定位图像中的泄漏区域为后续模型训练提供清晰的识别目标。从数据数量来看数据集规模适中且划分合理2396张训练集图像可支撑模型学习足够特征685张验证集与346张测试集则能有效验证模型泛化能力满足基础AI模型开发的数据集量级需求。数据格式兼顾实用性与兼容性JPG图像便于常规处理CSV原始标注保留初始数据记录JSON格式则更适配主流AI框架的标注读取需求边界框坐标等信息完整减少了数据预处理的额外工作量。