企业官网建设流程全解析

智慧电力识别-电力设备目标检测数据集

数量：2409张图像
"训练集：1533""验证集：417"“测试集：459”
类别数量：6类
类别类型：
损坏的绝缘体
损坏的电线
绝缘体完好无损
完好无损的杆
完好无损的电线
松散的电线
1

电力设备目标检测数据集（YOLO格式）+ 完整YOLOv8训练+部署系统

一、数据集信息完整表格

二、数据集目录结构

power_detect/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── val/ │ └── test/ └── power.yaml

三、数据集配置文件power.yaml

train:./images/trainval:./images/valtest:./images/testnc:6names:0:damaged_insulator1:damaged_wire2:good_insulator3:good_pole4:good_wire5:loose_wire

四、YOLOv8 训练代码（直接运行）

train_power.py

fromultralyticsimportYOLO# 加载YOLOv8模型model=YOLO("yolov8s.pt")# 训练model.train(data="power.yaml",epochs=150,imgsz=640,batch=16,device=0,patience=20,project="power_detection",name="yolov8_power",save=True,pretrained=True,lr0=0.01,lrf=0.01,momentum=0.937,weight_decay=0.0005,warmup_epochs=3.0,hsv_h=0.015,hsv_s=0.7,hsv_v=0.4,degrees=0.1,fliplr=0.5,mosaic=0.5,)# 验证模型model.val()# 测试集评估model.val(data="power.yaml",split="test")

五、推理/检测代码

detect_power.py

fromultralyticsimportYOLOimportcv2# 加载模型model=YOLO("power_detection/yolov8_power/weights/best.pt")# 检测图片results=model("test.jpg",save=True,conf=0.25)# 绘制结果img=cv2.imread("test.jpg")forrinresults:forboxinr.boxes:x1,y1,x2,y2=map(int,box.xyxy[0])cls_id=int(box.cls)cls_name=model.names[cls_id]cv2.rectangle(img,(x1,y1),(x2,y2),(0,255,0),2)cv2.putText(img,cls_name,(x1,y1-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,(0,255,0),2)cv2.imshow("Power Equipment Detection",img)cv2.waitKey(0)

六、环境安装

conda create-npowerpython=3.9conda activate power pipinstallultralytics torch opencv-python

七、可构建的完整系统（你可以直接做）

✅ 电力设备缺陷检测系统
✅ 无人机电力巡检系统
✅ 损坏绝缘体/电线识别
✅ PyQt5 可视化界面
✅ 实时视频检测
✅ ONNX / RKNN 嵌入式部署

如果你需要，我可以立即免费给你生成：

1. PyQt5 可视化界面全套代码
2. 数据集类别中文/英文对照
3. 毕业设计/商品宣传文案
4. RKNN 部署代码（无人机/嵌入式）

告诉我你要哪个！