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爱站网自媒体数据,楼市最新消息2022新政,外贸网站建设原则,宁波网站建设详细内容无人机电力设备巡检电线杆鸟巢检测数据集 txt格式#xff5c;1类电力巡检目标#xff5c;1000张高清巡检图片数据集 ✅ 1000张电力巡检高清图片 ✅ txt格式标注#xff0c;兼容YOLO等框架数据集规格: • 标注格式#xff1a;txt类别标签及中文意思#xff1a; • 0: nest …无人机电力设备巡检电线杆鸟巢检测数据集 txt格式1类电力巡检目标1000张高清巡检图片数据集✅ 1000张电力巡检高清图片✅ txt格式标注兼容YOLO等框架数据集规格:• 标注格式txt类别标签及中文意思• 0: nest —— 鸟巢数据划分• 训练集800张80%• 验证集100张10%• 测试集100张10% 无人机电线杆鸟巢检测数据集信息表信息类别具体内容数据集名称电线杆鸟巢检测数据集Power Pole Nest Detection Dataset应用场景电力巡检、电网安全监测、智能运维总图像数量1000 张图像类型高清电力巡检图片通常由无人机或巡检机器人拍摄标注格式YOLO 格式.txt每张图像对应一个.txt文件格式class_id center_x center_y width height归一化到 [0,1]兼容框架YOLOv5 / YOLOv6 / YOLOv7 / YOLOv8 / Ultralytics 等主流目标检测框架任务类型单类别目标检测Object Detection类别数量1 类类别定义0: nest鸟巢筑于电线杆、横担或绝缘子上的鸟类巢穴数据集划分按 8:1:1 比例划分- 训练集train800 张80%- 验证集val100 张10%- 测试集test100 张10%典型挑战- 鸟巢尺寸小- 背景复杂天空、电线、树枝- 光照变化大逆光、阴影- 部分遮挡推荐输入分辨率640×640 或 1280×1280高分辨率有助于小目标检测数据集亮点✅ 真实场景电力巡检数据✅ 标注规范可直接用于 YOLO 训练✅ 聚焦单一高风险目标鸟巢易引发短路、跳闸 推荐目录结构power_pole_nest_dataset/ ├── images/ │ ├── train/# 800 张 .jpg│ ├── val/# 100 张 .jpg│ └── test/# 100 张 .jpg├── labels/ │ ├── train/# 800 个 .txt│ ├── val/# 100 个 .txt│ └── test/# 100 个 .txt└── dataset.yamldataset.yaml示例YOLOv8# dataset.yamltrain:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:1names:[nest]该数据集适用于电网智能化巡检系统可有效辅助电力公司自动识别鸟巢隐患预防因鸟害导致的线路故障提升供电可靠性。以下是针对电线杆鸟巢检测数据集1000 张高清电力巡检图像1 类目标nestYOLO 格式的完整系统构建方案包含✅ 数据集配置✅ YOLOv8 训练代码含优化策略✅ 推理与可视化脚本✅ 测试评估代码✅ 部署建议 一、目录结构确保已按此组织power_pole_nest_dataset/ ├── images/ │ ├── train/# 800 张 .jpg│ ├── val/# 100 张 .jpg│ └── test/# 100 张 .jpg├── labels/ │ ├── train/# 800 个 .txt格式0 cx cy w h│ ├── val/# 100 个 .txt│ └── test/# 100 个 .txt└── dataset.yaml 二、dataset.yaml配置文件# dataset.yamltrain:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:1names:[nest]⚠️ 确保所有.txt文件中类别 ID 为0且坐标已归一化。 三、YOLOv8 训练代码train.py# train.pyfromultralyticsimportYOLOimporttorchdefmain():# 自动选择设备devicecudaiftorch.cuda.is_available()elsecpuprint(f Using device:{device})# 加载预训练模型推荐 yolov8n 或 yolov8smodelYOLO(yolov8n.pt)# 可选: yolov8s.pt精度更高# 开始训练resultsmodel.train(datadataset.yaml,# 数据配置文件epochs150,# 小数据集建议 100~200 轮imgsz1280,# 高分辨率提升小目标鸟巢检出率batch8,# 根据 GPU 显存调整1280 下 batch8 较安全namepower_pole_nest_v8n,optimizerAdamW,lr00.001,lrf0.01,weight_decay0.0005,warmup_epochs3,# 数据增强针对电力巡检场景优化hsv_h0.015,# 色调适应不同天气hsv_s0.7,hsv_v0.4,degrees20.0,# 旋转模拟无人机倾斜translate0.1,scale0.5,fliplr0.5,# 左右翻转电线杆对称mosaic0.9,# Mosaic 增强强烈推荐提升小目标泛化mixup0.2,copy_paste0.4,# Copy-Paste将鸟巢粘贴到新背景极有效close_mosaic10,# 最后10轮关闭 Mosaicdevicedevice,workers4,saveTrue,save_period10,exist_okFalse,verboseTrue)if__name____main__:main()为什么用imgsz1280鸟巢在图像中通常很小50 像素高分辨率可保留更多细节显著提升召回率。 四、推理与可视化detect.py# detect.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载最佳模型modelYOLO(runs/detect/power_pole_nest_v8n/weights/best.pt)defdetect_image(image_path,conf_thres0.3):检测单张图像并显示结果resultsmodel(image_path,confconf_thres)annotatedresults[0].plot()# 自动绘制框 标签cv2.imshow(Bird Nest Detection,annotated)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()defdetect_folder(input_folder,output_folderoutput):批量检测文件夹并保存结果model.predict(sourceinput_folder,conf0.3,saveTrue,projectoutput_folder,nameresults,exist_okTrue)print(f✅ 检测结果已保存至:{output_folder}/results/)# 示例使用detect_image(test_pole.jpg)# detect_folder(test_images/) 五、测试集评估evaluate.py# evaluate.pyfromultralyticsimportYOLO modelYOLO(runs/detect/power_pole_nest_v8n/weights/best.pt)metricsmodel.val(datadataset.yaml,splittest)print(*50)print( 测试集性能报告 (Test Set Performance):)print(fmAP0.5 (Box):{metrics.box.map50:.4f})print(fmAP0.5:0.95:{metrics.box.map:.4f})print(fPrecision:{metrics.box.mp:.4f})print(fRecall:{metrics.box.mr:.4f})print(*50)# 输出详细指标用于写报告withopen(evaluation_results.txt,w)asf:f.write(fmAP0.5:{metrics.box.map50:.4f}\n)f.write(fmAP0.5:0.95:{metrics.box.map:.4f}\n)f.write(fPrecision:{metrics.box.mp:.4f}\n)f.write(fRecall:{metrics.box.mr:.4f}\n)print( 评估结果已保存至 evaluation_results.txt)️ 六、关键优化技巧针对鸟巢检测挑战解决方案鸟巢太小✅ 使用imgsz1280✅ 启用copy_paste0.4复制鸟巢到新图背景干扰天空/电线✅ 增强hsv_v亮度突出暗色鸟巢✅ 使用degrees20模拟多角度样本量有限仅1000张✅ 强数据增强Mosaic MixUp✅ 使用预训练权重yolov8n.pt漏检低 Recall✅ 降低推理置信度阈值conf0.2✅ 后处理使用 NMS IoU0.4 七、项目交付内容清单✅dataset.yaml✅train.py含高分辨率Copy-Paste增强✅detect.py单图/批量推理✅evaluate.py生成评估报告✅ 模型导出支持ONNX/TensorRT 八、部署建议平台方案服务器/PC直接使用 PyTorch OpenCV边缘设备Jetson导出为 TensorRTmodel.export(formatengine, imgsz1280)Web 应用转 ONNX ONNX Runtimemodel.export(formatonnx, imgsz1280)手机端转 CoreMLiOS或 TFLiteAndroid✅ 总结该系统专为电力巡检鸟巢隐患识别设计具有高精度mAP0.5 通常 85%强泛化Copy-Paste 增强应对复杂背景快速部署支持多种硬件平台典型应用场景无人机自动巡检 → 实时报警 → 运维人员精准定位 → 清除鸟巢 → 预防跳闸事故