当前位置：首页 > news >正文

红外绝缘子数据集

news 2024/11/15 11:11:37

红外绝缘子数据集，绝缘子旋转框检测
电气工程专业研究可用

电力领域稀有红外图像数据集
红外图像总数5000多张，txt格式，可直接用于yolo训练

红外绝缘子数据集 (Infrared Insulator Dataset, IID)

数据集描述

IID是一个专为电气工程专业研究设计的红外图像数据集，特别适用于电力领域的绝缘子检测任务。该数据集包含超过5000张高质量的红外图像，每张图像中都标注了绝缘子的位置信息。所有标签以YOLO格式（TXT）提供，可以直接用于训练基于YOLO的目标检测模型。数据集涵盖了多种环境和条件下的绝缘子图像，确保了模型在实际应用中的鲁棒性。

数据规模

总样本数量：5000多张图像
类别数量：1个类别（绝缘子）
标签格式：YOLO格式 (TXT)
数据集大小：根据图像分辨率和压缩情况而定

图像特性

多样化场景：数据集中包括变电站、输电线路等多种环境下的图像。
多变环境：图像拍摄于不同的时间点（白天、夜间），保证了算法对光照变化的适应能力。
高质量图像：所有图像均为高分辨率，确保细节清晰，有助于提高模型的识别精度。
真实场景：图像均为实际拍摄，未经过任何数据增强处理，确保了数据的真实性和多样性。
稀有数据：红外图像在电力领域相对较少，该数据集提供了宝贵的训练资源。

类别列表

绝缘子 (Insulator)

应用场景

电力巡检：辅助无人机或机器人进行电力设备巡检，自动检测绝缘子的状态。
故障诊断：通过分析红外图像，快速发现绝缘子的热缺陷或其他异常情况。
维护规划：支持电力公司的维护计划，优化检修周期和资源配置。
安全监控：提高电力设施的安全监控水平，预防潜在的故障和事故。

数据集结构

一个典型的文件夹结构可能如下所示：

1infrared_insulator_dataset/
2├── images/
3│   ├── img_00001.jpg
4│   ├── img_00002.jpg
5│   └── ...
6├── labels/
7│   ├── img_00001.txt
8│   ├── img_00002.txt
9│   └── ...
10├── class_names.txt  # 类别名称文件
11├── train.txt  # 训练集图像路径列表
12├── val.txt  # 验证集图像路径列表
13└── test.txt  # 测试集图像路径列表

标签格式说明

YOLO格式：
- 文件名与对应的图像文件名相同，但扩展名为.txt。
- 每行代表一个目标，格式为class_id x_center y_center width height，其中所有的值都是相对于图像尺寸的比例形式（归一化到[0, 1]之间）。

示例

假设一张图片img_00001.jpg的分辨率为640x480像素，其对应的YOLO格式标签文件img_00001.txt内容如下：

10 0.5 0.3 0.2 0.1  # Insulator
20 0.7 0.6 0.1 0.1  # Insulator

数据准备

为了使用此数据集来训练YOLO或其他基于YOLO格式的目标检测模型，您需要执行以下步骤：

确认数据集划分：确保训练集、验证集和测试集已经正确划分。
加载数据：根据所选的框架（如YOLOv5/v7或YOLOv8）加载数据。
设置配置文件：根据所选的框架设置相应的配置文件，指定类别数和其他相关参数。
开始训练过程：启动训练过程并监控模型的性能。

工具和脚本

您可以利用Python库如torchvision和PyTorch来加载和处理数据。以下是一些常用脚本的示例代码，包括数据加载、模型训练和评估。

脚本1: 数据加载

1import os
2from torchvision import transforms
3from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
4import cv2
5
6class InfraredInsulatorDataset(Dataset):
7    def __init__(self, image_dir, label_dir, transform=None):
8        self.image_dir = image_dir
9        self.label_dir = label_dir
10        self.transform = transform
11        self.images = [f for f in os.listdir(image_dir) if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]
12    
13    def __len__(self):
14        return len(self.images)
15    
16    def __getitem__(self, idx):
17        img_path = os.path.join(self.image_dir, self.images[idx])
18        label_path = os.path.join(self.label_dir, self.images[idx].replace('.jpg', '.txt').replace('.png', '.txt'))
19        
20        image = cv2.imread(img_path)
21        image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
22        
23        with open(label_path, 'r') as f:
24            labels = f.readlines()
25        
26        bboxes = []
27        for label in labels:
28            class_id, x_center, y_center, width, height = map(float, label.strip().split())
29            bboxes.append([class_id, x_center, y_center, width, height])
30        
31        if self.transform:
32            transformed = self.transform(image=image, bboxes=bboxes)
33            image = transformed['image']
34            bboxes = transformed['bboxes']
35        
36        return image, bboxes
37
38def load_data(data_dir, batch_size=32):
39    transform = transforms.Compose([
40        transforms.ToTensor(),
41        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
42    ])
43    
44    train_dataset = InfraredInsulatorDataset(os.path.join(data_dir, 'images'), os.path.join(data_dir, 'labels'), transform=transform)
45    val_dataset = InfraredInsulatorDataset(os.path.join(data_dir, 'images'), os.path.join(data_dir, 'labels'), transform=transform)
46    test_dataset = InfraredInsulatorDataset(os.path.join(data_dir, 'images'), os.path.join(data_dir, 'labels'), transform=transform)
47    
48    train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
49    val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=4)
50    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=4)
51    
52    return train_loader, val_loader, test_loader
53
54# 使用示例
55data_dir = 'path/to/infrared_insulator_dataset'
56train_loader, val_loader, test_loader = load_data(data_dir)

脚本2: 模型训练

1import torch
2import torch.nn as nn
3import torch.optim as optim
4from ultralytics import YOLO
5
6def train_model(model, train_loader, val_loader, num_epochs=10, learning_rate=0.001):
7    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
8    model.to(device)
9    
10    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
11    
12    for epoch in range(num_epochs):
13        model.train()
14        running_loss = 0.0
15        for images, targets in train_loader:
16            images = images.to(device)
17            targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]
18            
19            optimizer.zero_grad()
20            loss_dict = model(images, targets)
21            losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())
22            losses.backward()
23            optimizer.step()
24            
25            running_loss += losses.item()
26        
27        print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {running_loss/len(train_loader)}')
28        
29        # 验证
30        model.eval()
31        with torch.no_grad():
32            for images, targets in val_loader:
33                images = images.to(device)
34                targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]
35                outputs = model(images)
36                # 进一步处理验证结果，计算mAP等指标
37                # ...
38
39# 使用示例
40model = YOLO('yolov8m.yaml')  # 加载YOLOv8m模型
41train_loader, val_loader, _ = load_data('path/to/infrared_insulator_dataset')
42train_model(model, train_loader, val_loader)

脚本3: 模型评估

1import torch
2from torch.utils.data import DataLoader
3
4def evaluate_model(model, test_loader):
5    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
6    model.to(device)
7    model.eval()
8    
9    correct = 0
10    total = 0
11    with torch.no_grad():
12        for images, targets in test_loader:
13            images = images.to(device)
14            targets = [{k: v.to(device) for k, v in t.items()} for t in targets]
15            outputs = model(images)
16            # 进一步处理测试结果，计算mAP等指标
17            # ...
18
19# 使用示例
20test_loader = load_data('path/to/infrared_insulator_dataset')[2]
21evaluate_model(model, test_loader)

项目介绍

项目名称

基于YOLOv8的红外绝缘子检测系统

项目描述

该项目旨在开发一个基于YOLOv8的红外绝缘子检测系统，能够准确地识别和定位电力设施中的绝缘子。通过使用上述IID数据集，我们将训练一个高效的卷积神经网络（CNN）模型，实现对绝缘子的旋转框检测任务。项目的主要目标是提高绝缘子检测的准确性和鲁棒性，同时提供易于部署和使用的接口，方便集成到现有的电力巡检和故障诊断系统中。

项目目标

高准确性：在测试集上达到较高的平均精度均值 (mAP)。
鲁棒性：在不同光照条件和环境背景下保持良好的检测效果。
易用性：提供易于部署和使用的接口，方便集成到现有的系统中。
可扩展性：支持未来添加新的检测类别。

项目

1infrared_insulator_detection_project/
2├── data/
3│   ├── infrared_insulator_dataset/
4│   │   ├── images/
5│   │   ├── labels/
6│   │   ├── class_names.txt
7│   │   ├── train.txt
8│   │   ├── val.txt
9│   │   └── test.txt
10├── models/
11│   ├── yolov8m.py  # YOLOv8m模型定义
12├── trainers/
13│   ├── trainer.py  # 训练器
14├── utils/
15│   ├── utils.py  # 工具函数
16├── scripts/
17│   ├── load_data.py
18│   ├── train_model.py
19│   ├── evaluate_model.py
20├── notebooks/
21│   ├── data_exploration.ipynb  # 数据探索笔记本
22│   ├── model_training.ipynb  # 模型训练笔记本
23│   ├── model_evaluation.ipynb  # 模型评估笔记本
24├── requirements.txt  # 依赖库
25└── README.md  # 项目说明文件

项目流程

数据准备：
- 确认数据集已划分为训练集、验证集和测试集。
- 使用load_data.py脚本加载数据。
数据探索：
- 使用data_exploration.ipynb笔记本探索数据集，了解数据分布和质量。
模型训练：
- 使用train_model.py脚本训练模型。
- 根据需要调整超参数和模型配置。
模型评估：
- 使用evaluate_model.py脚本评估模型性能。
- 生成可视化结果，比较不同模型的表现。
推理和应用：
- 将模型集成到实际应用中，实现绝缘子检测功能。
结果可视化：
- 使用可视化工具展示模型的检测结果。

改进方向

如果您已经使用上述方法对该数据集进行了训练，并且认为还有改进空间，以下是一些可能的改进方向：

数据增强：
- 引入数据增强策略，例如旋转、翻转、缩放、颜色抖动等，以提高模型的泛化能力。
- 使用混合增强技术，如MixUp、CutMix等，以增加数据多样性。
模型优化：
- 调整模型超参数，例如学习率、批量大小、优化器等，以找到最佳配置。
- 尝试使用不同的网络架构，例如YOLOv8的不同版本（s, m, l, x），以提高检测精度。
- 引入注意力机制，如SENet、CBAM等，以增强模型对关键区域的关注。
损失函数：
- 尝试使用不同的损失函数，例如Focal Loss、Label Smoothing等，以改善检测效果。
- 结合多种损失函数，例如交叉熵损失和正则化损失的组合，以平衡不同类型的任务。
后处理：
- 使用非极大值抑制（NMS）等后处理技术，以减少误检和漏检。
- 优化边界框回归，提高定位精度。
迁移学习：
- 使用预训练模型进行微调，利用大规模数据集（如COCO）上的预训练权重，加快收敛速度并提高性能。
集成学习：
- 使用多个模型进行集成学习，通过投票或加权平均的方式提高最终的检测效果。