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铁路输电线路异物检测数据集 智慧铁路异物巡检

# 铁路输电线路异物检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/68cbb5e072e2394aa99c81f790949461.png) | 项目 | 详情描述 | | --- | --- | | 数据集名称 | 铁路输电线路异物检测数据集 RailFOD23_v2 | | 数据背景 | 铁路输电线路为列车提供电力保障;金属箔、风筝线等导电异物易造成线路短路,轻质绝缘异物易缠绕受电弓,引发列车晚点、停运故障,需对线路漂浮异物开展智能检测与及时处置 | | 应用领域 | AI+铁路输电线路异物目标检测,接触网漂浮异物隐患监测 | | 文件目录 | RailFOD23_v2文件夹:Annotations标注文件夹、JPEGImages1、JPEGImages2;RailFOD23.pdf数据集参考论文 | | 标注格式 | COCO JSON格式标注 | | 图像预处理 | 图像统一调整分辨率:1920 × 1280 | | 样本总量 | 14615+张铁路输电线路异物图像,全部附带JSON标注;可自行划分训练集、验证集、测试集 | | 数据构建方式 | 1.PS图像合成:基于400张真实铁路场景图,PS合成412张线路异物图像 2.AIGC生成:结合ChatGPT+多类AIGC模型,完成文本生成、图像生成、超分,产出4000张异物图像 3.基于Railsem1928数据集合成:利用掩码替换背景+CDTNet图像协调生成样本 | | 数据增广方式 | PS、AIGC数据增广 | | 标注质量管控 | 由2位电气工程博士制定标注规范,8名硕士研究生标注;标注过程可反馈疑难样本;标注完成后博士专家复核,不合格样本重新标注,迭代保障标注精度 | ![需要我顺带生成该数据集对应的YOLO yaml文件吗?](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/d6ab589d9c4c55d18ce84e2a0e46eb9a.png)

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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