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围栏检测数据集核心信息简介

类别

Tags 标签
Object Detection
目标检测
Model
模型
snap
快照
Classes (7) 类别（7）
bend
弯曲
dad

damage
损坏
hole
孔洞
trees
树木
vegetation
植被
vw

数据集核心信息速览表

数据集类别解读

该数据集聚焦目标检测领域，划分的 7 个类别各有侧重。其中弯曲、损坏、孔洞三类直接针对围栏本身状态，树木、植被关联围栏周边环境，大众汽车属场景内移动物体，整体分类覆盖围栏检测核心需求，为精准识别提供基础。

数据集数量解析

2264 张图像构成数据集主体，数量规模能支撑基础模型训练。搭配 4 个关联数据集与 3 个训练模型，形成 “数据 - 模型” 配套体系，既满足单次检测需求，也为后续模型优化、数据扩充预留空间，适配不同场景下的检测精度要求。

数据集应用价值总结

其核心价值集中在安全巡检场景，通过识别围栏损坏、孔洞等问题，可替代部分人工巡检工作。同时，对树木、植被等周边环境的识别，能辅助判断围栏周边安全隐患，为户外设施维护、场景安全管控提供技术支持。

#AI赋能#围栏破损识别#围栏缺陷检测数据集#栅栏破损识别数据集#围栏孔洞识别#植被入侵检测图像数据集#目标检测#图像数据集第 10125期

合作事宜

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