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2025/12/23 17:11:03
电力巡检无人机电力设备绝缘体缺陷检测数据集
YOLO txt格式｜3类目标检测｜1600张电力设备绝缘子图片
数据：
- 1600张电力绝缘子图片
- txt格式标注，兼容YOLO等主流检测框架
- 3类目标检测
数据集规格：
①标注格式：txt
②类别标签及中文意思：
0: broken —— 破损
1: insulator —— 绝缘子（正常）
2: pollution-flashover —— 污闪
③数据划分：
训练集：1120张（70%）
验证集：320张（20%）
测试集：160张（10%）
⚡ 绝缘子缺陷检测数据集信息表
| 信息类别 | 具体内容 |
|---|---|
| 数据集名称 | 电力绝缘子缺陷检测数据集（Insulator Defect Detection Dataset） |
| 应用场景 | 电网智能巡检、变电站/输电线路安全监测、预防性维护 |
| 总图像数量 | 1600 张 |
| 图像类型 | 高清电力设备特写图像（通常由无人机或巡检机器人拍摄，聚焦绝缘子串） |
| 标注格式 | YOLO 格式.txt每行格式： class_id center_x center_y width height（坐标归一化至 [0,1]） |
| 兼容框架 | YOLOv5 / YOLOv6 / YOLOv7 / YOLOv8 / Ultralytics 等主流目标检测框架 |
| 任务类型 | 多类别目标检测（3 类） |
| 类别数量 | 3 类 |
| 类别定义（ID → 中英文） | |
0: broken | 破损（绝缘子瓷件开裂、破碎、缺失） |
1: insulator | 绝缘子（正常）（无缺陷的完整绝缘子） |
2: pollution-flashover | 污闪（表面污秽导致放电痕迹、碳化路径或闪络烧蚀） |
| 数据集划分 | 按 7:2:1 比例划分 |
| - 训练集（train） | 1120 张（70%） |
| - 验证集（val） | 320 张（20%） |
| - 测试集（test） | 160 张（10%） |
| 典型挑战 | - 缺陷区域细小（如微裂纹） - 正常与污闪外观相似 - 背景复杂（金具、导线、天空） - 光照不均（强反光/阴影） |
| 推荐输入分辨率 | 1280×1280（高分辨率有助于捕捉细微缺陷） |
| 数据集亮点 | ✅ 真实电力场景数据 ✅ 包含正常与两类典型缺陷 ✅ 标注规范，可直接用于 YOLO 训练 ✅ 支持缺陷分类 + 定位一体化 |
📁 推荐目录结构
insulator_defect_dataset/ ├── images/ │ ├── train/# 1120 张 .jpg│ ├── val/# 320 张 .jpg│ └── test/# 160 张 .jpg├── labels/ │ ├── train/# 1120 个 .txt│ ├── val/# 320 个 .txt│ └── test/# 160 个 .txt└── dataset.yaml📄dataset.yaml示例（YOLOv8）
# dataset.yamltrain:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:3names:['broken','insulator','pollution-flashover']⚠️ 注意：类别顺序必须与标签文件中的
class_id严格一致。
该数据集适用于构建智能电网视觉诊断系统，可有效识别绝缘子健康状态，预防因破损或污闪引发的跳闸、断电等重大事故，提升电网运行可靠性。
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绝缘子缺陷检测数据集（1600 张电力设备图像，3 类目标：broken、insulator、pollution-flashover，YOLO txt 格式）的完整YOLOv8 训练系统代码，包含训练、验证、推理和部署全流程。
✅ 一、前提条件
- 数据已按以下结构组织：
insulator_defect_dataset/ ├── images/train/# 1120 张 .jpg├── images/val/# 320 张 .jpg├── images/test/# 160 张 .jpg├── labels/train/# 对应 .txt├── labels/val/ ├── labels/test/ └── dataset.yaml - 已安装依赖：
pipinstallultralytics opencv-python torch torchvision
📄 二、dataset.yaml配置文件
# dataset.yamltrain:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:3names:['broken','insulator','pollution-flashover']⚠️ 确保
.txt标签中类别 ID 为0、1、2，分别对应上述顺序。
🚀 三、YOLOv8 训练代码（train.py）
# train.pyfromultralyticsimportYOLOimporttorchdefmain():# 自动选择设备device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'print(f"🚀 Using device:{device}")# 加载预训练模型（推荐 yolov8s，平衡速度与精度）model=YOLO('yolov8s.pt')# 可选: yolov8n (更快), yolov8m (更准)# 开始训练results=model.train(data='dataset.yaml',# 数据配置文件路径epochs=200,# 小样本建议 150~200 轮imgsz=1280,# 高分辨率捕捉细微缺陷（如裂纹、污闪痕迹）batch=8,# 根据 GPU 显存调整（1280 分辨率下 batch=8 较安全）name='insulator_defect_v8s',optimizer='AdamW',lr0=0.001,lrf=0.01,weight_decay=0.0005,warmup_epochs=3,# 数据增强（针对电力设备优化）hsv_h=0.015,# 色调（适应不同光照/天气）hsv_s=0.7,hsv_v=0.4,degrees=15.0,# 旋转（模拟无人机多角度拍摄）translate=0.1,scale=0.5,fliplr=0.5,# 左右翻转（绝缘子对称）mosaic=0.9,# Mosaic 增强（提升小缺陷泛化能力）mixup=0.2,copy_paste=0.4,# Copy-Paste（将缺陷粘贴到正常绝缘子上，极有效！）close_mosaic=10,# 最后10轮关闭 Mosaicdevice=device,workers=4,save=True,save_period=10,exist_ok=False,verbose=True)if__name__=='__main__':main()💡为什么用
copy_paste=0.4？
绝缘子缺陷（尤其是broken和pollution-flashover）样本可能较少，Copy-Paste 可合成更多缺陷样本，显著提升召回率。
🔍 四、推理与可视化（detect.py）
# detect.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载最佳模型model=YOLO('runs/detect/insulator_defect_v8s/weights/best.pt')defdetect_image(image_path,conf_thres=0.3):"""检测单张图像并显示结果"""results=model(image_path,conf=conf_thres)annotated=results[0].plot()# 自动绘制框 + 标签（含类别名和置信度）cv2.imshow("Insulator Defect Detection",annotated)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()defdetect_folder(input_folder,output_folder="output"):"""批量检测文件夹并保存结果"""model.predict(source=input_folder,conf=0.3,save=True,project=output_folder,name="results",exist_ok=True)print(f"✅ 检测结果已保存至:{output_folder}/results/")# 示例使用detect_image("test_insulator.jpg")# detect_folder("test_images/")📊 五、测试集评估（evaluate.py）
# evaluate.pyfromultralyticsimportYOLO model=YOLO('runs/detect/insulator_defect_v8s/weights/best.pt')metrics=model.val(data='dataset.yaml',split='test')print("="*60)print("📊 测试集性能报告 (Test Set Performance):")print(f"mAP@0.5 (Box):{metrics.box.map50:.4f}")print(f"mAP@0.5:0.95:{metrics.box.map:.4f}")print(f"Precision:{metrics.box.mp:.4f}")print(f"Recall:{metrics.box.mr:.4f}")print("="*60)# 按类别输出 AP（分析哪类缺陷难检）class_names=['broken','insulator','pollution-flashover']fori,nameinenumerate(class_names):ap50=metrics.box.ap50[i]ifhasattr(metrics.box,'ap50')else0.0print(f"{name:<20}: AP@0.5 ={ap50:.4f}")# 保存评估结果withopen("evaluation_results.txt","w")asf:f.write(f"mAP@0.5:{metrics.box.map50:.4f}\n")f.write(f"mAP@0.5:0.95:{metrics.box.map:.4f}\n")fori,nameinenumerate(class_names):ap50=metrics.box.ap50[i]ifhasattr(metrics.box,'ap50')else0.0f.write(f"{name}: AP@0.5 ={ap50:.4f}\n")print("📝 评估结果已保存至 evaluation_results.txt")🛠️ 六、关键优化建议（针对绝缘子缺陷）
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 缺陷细小（裂纹/污闪） | ✅ 使用imgsz=1280✅ 启用 copy_paste增强 |
| 正常 vs 污闪混淆 | ✅ 增强hsv_s（饱和度）突出污秽颜色✅ 使用更高精度模型（如 yolov8m） |
| 样本不平衡 | 检查各类别数量，若broken< 300，可过采样或增加copy_paste概率 |
| 漏检破损绝缘子 | ✅ 降低推理阈值（conf=0.2）✅ 后处理保留低分但高 IoU 的预测 |
📦 七、模型导出（用于部署）
# export_model.pyfromultralyticsimportYOLO model=YOLO('runs/detect/insulator_defect_v8s/weights/best.pt')# 导出为 ONNX（用于 CPU/Web）model.export(format='onnx',imgsz=1280,simplify=True)# 导出为 TensorRT（用于 Jetson/NVIDIA GPU）model.export(format='engine',imgsz=1280,half=True)# FP16 加速✅ 总结
该系统专为电力绝缘子智能巡检设计，具备：
- 高精度缺陷识别（mAP@0.5 通常 >85%）
- 强鲁棒性（应对复杂背景与光照）
- 快速部署能力（支持边缘设备）
📌典型应用流程：
无人机巡检 → 实时检测 → 自动标记缺陷类型 → 生成工单 → 运维人员精准维修
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