输电线路/输电通道隐患检测数据集_输电通道隐患数据集

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今天给大家带来的是广州·琶洲算法大赛——输电通道隐患目标检测算法，本赛题是基于深度学习技术自动检测输电线路的通道隐患，要求参赛者设计高效准确的算法，考虑多种设备类型和干扰因素进行模型的搭建、训练和推理。

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赛题介绍

随着我国能源行业的迅速发展，给输电通道的运行维护带来巨大挑战，促进了无人机等智能运维技术的快速发展。为解决大量无人机拍摄的输配电线路图片识别缺陷和隐患人力成本高、效率低的问题，人工智能技术在能源行业被大量运用。本次比赛旨在基于无人机拍摄的图像和深度学习技术，自动化查找隐患、准确定位、返回检测结果并进行可视化。

本次比赛旨在推动科技创新发展，提高粤港澳大湾区电力系统监测的效率和准确性，减少人为差错和风险，提高电力系统的生产安全和稳定性。竞赛面临的难点在于，输电通道检测具有复杂场景，存在多种干扰因素，例如天气变化、背景环境、器材性能、光线等等问题，这些因素对图像质量的影响较大。此外，不同型号、不同年限的杆塔、设备类型等因素会导致目标的种类和形状有所不同，对算法的识别能力提出了更高的要求。以下是示意图例：

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赛题解读

本次比赛的技术方向为计算机视觉，主要为目标检测技术。本赛题中输电通道隐患主要是指鸟巢、导线异物（气球、风筝、垃圾等），这些异物可能导致输电线路出现短路、接地等故障，导致线路停电，影响供电可靠性和稳定性。

赛题难点在于：

2.1 需要找到存在隐患的图片，并准确定位隐患位置、标明隐患类型；

2.2 隐患形式多样，对算法鲁棒性要求高，例如气球样式多、垃圾种类多；

2.3 异物与设备位置关系多样，例如部分风筝并未直接接触导线，而是通过风筝线与导线连接。

参赛者需要通过已知的数据集进行整理、清洗，搭建模型，实现目标检测功能，并将结果按照指定格式输出至指定路径。以下是复杂场景的示意图例：

本次赛题根据参赛队伍提供的检测结果计算F1-Score进行评分，详细计算公式为：

精确率Precision：即真正例(TP)占所有被分类为正例(TP+FP)的比例，公式为: Precision = TP / (TP + FP)；

召回率Recall：真正例(TP)占所有真实正例(TP+FN)的比例，公式为: Recall = TP / (TP + FN)；

F1-Score：综合Precision和Recall，公式为：F1-Score = (2 * Precision * Recall) / (Precision + Recall)。

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赛题数据集

本次赛题的数据集来源多个渠道，使用高清摄像机、普通摄像机等多种设备拍摄。数据来自各类型输电线路设备，背景包括城市、乡村、山地、道路、农田等。数据集包含1000张输电通道图像，大小约为3GB，由参赛者自行拆分训练集和验证集。

数据集中目标的种类包括鸟巢、风筝、气球、垃圾，图片为jpg格式，标注文件为xml格式。数据集中每个目标都被标注了专业准确的边界框和类别。数据集的独特优势在于：数据来源广泛、数量庞大、种类清晰、边界框标注准确。这些特点使得该数据集适用于复杂场景下的隐患目标检测算法的开发和应用。同时，数据量足够大，可以有效提高算法的鲁棒性和泛化性能，从而达到更好的应用效果。参赛者可以基于该数据集进行算法的训练和测试，并结合数据集的独特特点进行算法设计，以期达到更好的检测效果和性能。

数据集的具体格式说明如下：

文件名称说明：数据集中的图像文件以“.jpg”为后缀，标注文件同名，只是后缀名为“.xml”；

文件编码说明：标注文件采用UTF-8编码；

文件中的数据格式说明：标注文件采用XML格式，格式如下：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<annotation>
    <filename> 0000001.jpg</filename>
    <size>
        <width>1080</width>
        <height>1080</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <object>
        <name>balloon</name>
        <bndbox>
            <xmin>100</xmin>
            <ymin>200</ymin>
            <xmax>300</xmax>
            <ymax>400</ymax>
        </bndbox>
    </object>
    <object>
        <name>trash</name>
        <bndbox>
            <xmin>700</xmin>
            <ymin>500</ymin>
            <xmax>800</xmax>
            <ymax>700</ymax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>

标注文件中各字段含义：

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参考资料

文本资料：

YOLOv5从源码下载到运行保姆级教程

https://blog.csdn.net/weixin_39424706/article/details/128152481

视频资料：

人工智能：模型与算法 深度学习及其应用

https://www.icourse163.org/course/FUDAN-1205806833?from=searchPage&outVendor=zw_mooc_pcssjg_

赛题讲解会直播回放：

赛题讲解会直播回放

https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/lessonvideo/4485650

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结束语

以上就是广州·琶洲算法大赛——输电通道隐患目标检测算法的所有内容了。本次赛题的标签是目标视觉预测，比赛时间是2023/04/25—2023/09/30，感兴趣的小侠客可以关注后续赛事进程，也可以使用本次赛题提供的数据集开发算法与迭代改进。

输电通道隐患目标检测算法baseline

https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/130596222