铁路输电线路异物检测数据集，共6GB，14000余图像，40000+标注，标注鸟巢，塑料袋，气球，漂浮物四大类。coco格式标注。

项目背景：

铁路输电线路是保障铁路运输安全的重要组成部分，任何异物侵入都可能引起严重的安全隐患，如短路、火灾等事故。传统的异物检测方法依赖于人工巡查，效率低下且存在安全隐患。本数据集旨在为铁路输电线路异物检测提供高质量的标注数据，支持自动化检测系统的开发与应用。

数据集概述：

• 名称：铁路输电线路异物检测数据集
• 规模：共计6GB，包含14,000余张图像
• 标注数量：40,000+标注
• 类别：四大类异物，包括“鸟巢”，“塑料袋”，“气球”，“漂浮物”
• 标注格式：COCO格式的标注文件，可以直接用于模型训练
• 数据划分：未指定具体划分比例，但通常建议按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集

数据集特点：

1. 全面性：涵盖铁路输电线路中常见的异物类型，确保数据集的多样性和实用性。
2. 高质量标注：每张图像都已详细标注，确保数据的准确性和可靠性。
3. 适用范围广：适用于多种深度学习框架，方便科研人员和开发者直接使用。
4. 标准格式：采用广泛使用的COCO格式标注文件，方便导入不同的检测框架。

数据集内容：

• 鸟巢（Bird Nest）：标注了鸟类在铁路输电线路上搭建的巢穴。
• 塑料袋（Plastic Bag）：标注了遗留在铁路输电线路附近的塑料袋。
• 气球（Balloon）：标注了飞入铁路输电线路的气球。
• 漂浮物（Floating Object）：标注了其他可能飘入铁路输电线路的物体。

数据集用途：

1. 异物检测：可用于训练和评估深度学习模型，特别是在铁路输电线路异物检测方面。
2. 安全控制：帮助实现铁路输电线路的安全管理，减少人工巡查的工作量。
3. 科研与教育：为铁路输电线路异物检测领域的研究和教学提供丰富的数据支持。

使用场景：

1. 实时监控：在铁路输电线路的视频监控系统中，利用该数据集训练的模型可以实时识别异物。
2. 事后分析：在事后分析和调查中，利用该数据集可以提高事件分析的准确性和速度。
3. 生产管理：在铁路运营和维护管理工作中，利用该数据集可以提高安全性。

技术指标：

• 数据量：共计14,000余张图像，覆盖多种异物类型。
• 标注数量：40,000+标注，确保数据集的丰富性和多样性。
• 数据格式：图像格式为.jpg，标注数据为COCO格式的.json文件。
• 标注精度：所有图像均已详细标注，确保数据的准确性和可靠性。

注意事项：

• 数据隐私：在使用过程中，请确保遵守相关法律法规，保护个人隐私。
• 数据预处理：在使用前，建议进行一定的数据预处理，如图像归一化等。

获取方式：

• 下载链接：请访问项目主页获取数据集下载链接。
• 许可证：请仔细阅读数据集的使用许可协议。

关键代码示例：

以下是关键代码的示例，包括数据加载、模型训练、检测和结果展示。

数据加载：

1import os
2import cv2
3import numpy as np
4import json
5
6# 数据集路径
7DATASET_PATH = 'path/to/dataset'
8IMAGES_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'images')
9ANNOTATIONS_FILE = os.path.join(DATASET_PATH, 'annotations.json')
10
11# 加载数据集
12def load_dataset(images_dir, annotations_file):
13    images = []
14    annotations = []
15
16    with open(annotations_file, 'r') as f:
17        data = json.load(f)
18    
19    images_info = data['images']
20    annotations_info = data['annotations']
21
22    for img_info in images_info:
23        img_path = os.path.join(IMAGES_DIR, img_info['file_name'])
24        image = cv2.imread(img_path)
25        images.append(image)
26
27        # 提取该图像的所有标注信息
28        img_annos = [anno for anno in annotations_info if anno['image_id'] == img_info['id']]
29        annotations.append(img_annos)
30
31    return images, annotations
32
33train_images, train_annotations = load_dataset(IMAGES_DIR, ANNOTATIONS_FILE)

模型训练：

1# 初始化YOLOv8模型
2model = YOLO('yolov8n.pt')
3
4# 定义训练参数
5EPOCHS = 100
6BATCH_SIZE = 16
7
8# 训练模型
9results = model.train(data='railway_obstacle_detection.yaml', epochs=EPOCHS, batch=BATCH_SIZE)

模型检测：

1# 加载训练好的模型
2model = YOLO('best.pt')
3
4# 检测图像
5def detect_obstacles(image):
6    results = model.predict(image)
7    for result in results:
8        boxes = result.boxes
9        for box in boxes:
10            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
11            conf = box.conf
12            class_id = box.cls
13            
14            # 显示结果
15            cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
16            cv2.putText(image, f'Class: {class_id}, Conf: {conf:.2f}', (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
17    
18    return image
19
20# 测试图像
21test_image = cv2.imread('path/to/test_image.jpg')
22result_image = detect_obstacles(test_image)
23cv2.imshow('Detected Obstacles', result_image)
24cv2.waitKey(0)
25cv2.destroyAllWindows()

配置文件 railway_obstacle_detection.yaml：

yaml

深色版本

1train: path/to/train/images
2val: path/to/val/images
3test: path/to/test/images
4
5nc: 4  # Number of classes
6names: ['Bird Nest', 'Plastic Bag', 'Balloon', 'Floating Object']  # Class names
7
8# Training parameters
9batch_size: 16
10epochs: 100
11img_size: [640, 640]  # Image size

使用指南：

1. 数据准备：确保数据集路径正确，并且数据集已准备好。
2. 模型训练：运行训练脚本，等待训练完成。
3. 模型检测：使用训练好的模型进行检测，并查看检测结果。

结语：

本数据集提供了一个高质量的铁路输电线路异物检测数据集，支持自动化异物检测、安全管理等多个应用场景。通过利用该数据集训练的模型，可以提高异物检测的效率和准确性。