输电通道隐患数据集：智慧电网前沿，防范于未然（目标检测）

输电通道隐患数据集概述

• 赛题名称为“基于复杂场景的输电通道隐患目标检测算法”，旨在通过深度学习技术实现输电线路隐患的自动检测。2

数据集特点

• 数据来源多样：数据集由高清摄像机、普通摄像机等设备拍摄，涵盖城市、乡村、山地等多种背景。1
• 目标种类丰富：包括鸟巢、气球、风筝、垃圾等4类常见隐患，train集800张，val集300张。3
• 文件格式规范：图像文件后缀为“.jpg”，标注文件后缀为“.xml”，采用UTF-8编码，XML格式标注。1

技术应用与创新

• 智能监控与预警：利用图像视频技术对输电线路通道进行实时监控，通过智能目标检测算法识别外力破坏隐患目标，提高预警精确率。5
• 注意力机制集成：提出将注意力模型集成到YOLOv5网络，提供目标全局信息，从复杂图像中获取语义信息，提升检测精度。6
• 样本闭环管理：天津电科院建立样本闭环管理机制，优化算法模型，验证隐患测距技术，建立包含20余万张高质量隐患图像的样本库。9

赛题要求与挑战

• 参赛者需设计高效准确的算法，考虑多种设备类型和干扰因素，进行模型的搭建、训练和推理。2
• 隐患目标检测对于保障输电线路安全、提高供电可靠性具有重要意义，但实际环境中面临复杂场景和干扰因素的挑战。78