轨道异物检测技术是铁路安全领域的关键技术之一，其目的是为了保障列车安全运行，防止由于轨道上的异物而引发的事故。异物检测通常采用先进的传感器和图像处理技术，可以实时监测轨道上的异常情况，并通过自动报警系统及时通知相关人员进行处理。异物检测系统的性能直接关系到铁路运输的安全性与可靠性。 实验室环境下收集的数据集对于机器学习和深度学习模型的训练至关重要。通过对轨道异物检测数据集的分析，研究人员可以利用计算机视觉技术来识别和分类轨道上的不同物体，进而实现对异物的自动检测。数据集通常包含了大量的图像和视频片段，其中标注了各种异物以及正常轨道的图像，为算法训练提供了丰富的样本。 从提供的信息来看，“轨道异物检测（数据集来自实验室）_Track-foreign-body-detection.zip”这一压缩包文件中可能包含了实验室环境下收集和整理的轨道异物检测数据集。这些数据集可能包括了不同天气、不同时间以及不同光照条件下采集的图像和视频资料，它们是算法训练和测试的基础资源。通过这些数据集，可以对轨道异物检测算法进行训练和验证，以提高其准确性和鲁棒性。 此外，数据集可能还包含了一些预处理的信息，如图像的边缘检测、特征提取以及标注信息等。这些信息对于深度学习模型的训练尤为重要，因为它们帮助模型更好地理解图像内容，并作出正确的分类决策。在机器学习领域，数据集的多样性和质量直接决定了模型的性能。 值得注意的是，数据集的采集和预处理需要遵循严格的规范和标准，以保证数据的真实性和有效性。对异物的类型、大小、形状以及材质等信息的详细标注，可以帮助模型更精准地识别异物，并减少误报率。而为了提高模型的泛化能力，数据集中的图像应涵盖尽可能多的场景和条件。 轨道异物检测技术的发展离不开高质量数据集的支撑。通过收集和分析实验室中的轨道异物检测数据集，研究人员可以设计出更高效、更准确的检测算法，进而提升铁路运输的安全水平。

针对输电线路无人机巡检任务，根据输电线路缺陷的基本特征，自建可用于输电线路多目标缺陷识别的数据集；绝缘子识别+缺陷检测，防震锤识别+缺陷检测（锈蚀）；均压环识别+均压环缺陷检测（倾斜）输电线路异物检测，鸟巢，气球、垃圾等；对数据集图像进行分类、标注和增强，原图经过翻转、旋转、缩放和亮度对比度增强，已打好标签。或联系Q：2954644583

数据内容为168张变电站及输电线路异物图像，已经对图像中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式

可用于机场跑道异物检测，训练yolov5 等目标检测模型

电力杆塔异物数据集，包含图片和标签，总共4000+图片，标签为VOC格式，提供转txt代码，YOLOv5训练的代码，其中有用此数据集训练100轮的权重（best.pt），可以使用数据集用来学习和训练。

论文仅供学习参考。 因此本文主要针对机场跑道异物检测系统中可见光摄像机、红外摄像机传感器下 FOD 目标的检测、识别威胁等级估计等方法进行讨论，分析了两种传感器下目标的快速检测与识别算法，重点研究了基于图像视觉特征的 FOD 目标威胁等级估计与告警方法，而基于毫米波雷达信号的 FOD 目标检测与识别算法本文不展开讨论。

论文仅供学习和参考。 介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测和识别系统。 首先介绍了其总体结构，然后提出一种基于边缘特征的异物检测方法，最后提出了基于 Gabor 纹理的异物特征提取方法，并以此为依据进行分类。

输电设备经常会出现各种异物，如鸟巢、塑料袋，如果不能及时发现并清理将会对输电系统造成很大的安全隐患。因此，及时对输电设备 是否有异物进行检测非常必要。针对该问题，提出了一种基于边缘计算和深度学习的异物检测方法，该方法与现有利用无人机拍摄传回云端服务器 计算方法不同，通过将检测计算下沉到边缘设备，使用Mobilenet 加上优化后SSD 的目标检测方法在边缘设备直接处理计算，将检测出异物的图像 发回云端。该方法在CPU 上的运行速度是基于VGG 的SSD 方法的5 倍左右，是Faster-RCNN 的58 倍左右，在模型大小上是基于VGG 的SSD 方 法的2/9 左右，是Faster-RCNN 的2/49 左右，精确度为89%；与直接将数据传回云端服务器再进行处理的方式相比，数据传输量减少约90%。该方 法不仅满足实时性，还具有可靠的效果，基于该方法的系统已经得到实际部署。

针对无线充电系统中金属及生物体异物的检测问题,本文围绕线圈阻抗的变化特性进行分析,利用在高频下金属物体对线圈磁场分布的影响以及生物体对线圈杂散参数的影响,提出了一种基于阻抗特性的异物检测方法。本文详细分析了不同类型异物引起的检测线圈阻抗变化特性,并通过大量实验数据进行了验证,在此基础上总结了不同类型和尺寸的异物对应的线圈阻抗变化规律。本文所提的异物检测方法能够区分异物的类型和尺寸,使无线充电系统能够采取更优化的处理异物的措施,具有成本低、效果好、稳定可靠等优点。

在智能输电线路综合监测系统中，基于航拍获得的视频图像进行故障的自动检测，具有安全可靠、不受地域影响、成本低以及高效快捷的优势。输电线路上悬挂的异物不仅影响线路的正常供电，还会危及电力线下的行人与车辆安全，严重时会造成 片区大面积停电。本文提出一种基于视觉显著性分析的输电线路异物检测方法，通过分析直升机巡检过程拍摄到的图片，在事先检测到的输电线路兴趣区域内根据人眼感知特性来计算视觉显著图，然后通过视觉显著度对颜色、形状或空间分布等特性对异物区域实现统一定位。该方法可及时地对输电线路上的异物进行自动识别，从而降低工作强度和提高工作效率。