基于深度学习的雨天车道线检测代码，包含加雨、去雨、车道线检测等环节，效果非常好，也可以进行自定义。 1. 代码基于 pytorch，有 README 文档，对于关键代码都有功能注解和需要注意的地方，同时对于整体思路也有清晰的说明； 2. 可以自定义雨的大小，方向等属性，为视频加雨； 3. 利用目前最好的去雨算法去除雨痕，从而再识别车道线； 4. 去雨前后的车道线检测对比明显； 5. 附有若干实验视频，可以直接用来做对比； 6. 附有数据集下载路径和算法参考论文等； 7. 实际中只需要修改对应路径就可以进行实验。 代码清晰易懂，非常适合学习和直接应用，测试效果良好，欢迎大家下载。

电厂远程损伤检测图像数据集（大型与小型太阳能电池板+红外热图+风力涡轮机缺陷图像）-无人机图像与VOC标签，可用于目标检测、图像识别等人工智能领域，实现缺陷的自动化检测。

热太阳能、大太阳能、小太阳能、风力涡轮机图像数据集的电厂远程损伤检测图像数据集（无人机图像，含VOC标签）

绝缘子自爆检测图像数据集（可自行扩充）

智能交通电子提示装置检测图像数据集（含标签）

火灾数据集，一共2056张图片和xml文件，已标注，已分配训练集、验证集和测试集，采用了2056张典型的火灾现场图片，使用VOC标注了火灾位置，并且将图片和xml文档的文件名进行有序排列。可以用于火灾识别和监控领域。

官网下载链接：http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200-2011.html

66kV变电站绝缘子检测图像数据集，内含voc标签与图像，可用于目标检测、深度学习等，或者用来补充变电站图像做变电站目标的检测。

Multi-class 图像分类数据

一种基于图像形态学的dicom图像边缘检测算法，论文表述了针对dicom图像进行边缘检测的一般算法，并提出了一种基于形态学的边缘检测算法