跑冒滴漏(泄漏)数据集 跑冒滴漏算法数据集-智能化生产安全守护者![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/4db37581c846213db46a7d3091a0df34.png)

该数据集包含7000多张滴漏泄漏图像，![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/c116db4ed0ee87d0e6c2da888fb569cb.png)

所有图像均已完成标注，标签为“oil”。
提供YOLO格式的txt标注文件和VOC格式的xml标注文件，方便直接使用。![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/2f73bd3e3f61df77535bed2478f4d544.png)
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# 工业场景跑冒滴漏（泄漏）缺陷检测数据集
|项目|详情|
| ---- | ---- |
|数据集名称|工业场景跑冒滴漏（泄漏）缺陷检测数据集|
|样本总量|7000余张图片|
|数据类型|原图 + YOLO格式txt标签 + VOC格式xml标签|
|类别标签|oil（油污/泄漏）|

## 标签说明
oil：工业设备、地面出现的油污、液体泄漏、跑冒滴漏区域。

## 应用场景
1. 工业厂区、化工车间、大型装备的跑冒滴漏智能视觉检测，生产安全AI巡检模型训练
2. 工厂智能化安防、设备预防性维护，自动识别管道、罐体、阀门液体泄漏隐患
3. 工业安全生产监管、厂区远程视频巡检、机器人巡检算法开发与验证
4. 工业缺陷目标检测、小目标识别相关课题、论文与工程项目研究

## 数据集价值
1. 海量工业现场实拍图像，贴合真实工厂复杂环境，适配现场监控、巡检机器人采集画面。
2. 双格式标注（YOLO+VOC），可直接用于YOLO、RT-DETR、Faster RCNN等主流检测框架，省去标签转换工作量。
3. 用于替代人工巡检，实时发现设备液体泄漏，提前规避火灾、污染、设备损坏等安全生产事故，降低工厂运维人力成本。
4. 填补工业跑冒滴漏公开样本少的短板，为工业视觉安全生产方向提供训练数据支撑。




所有图像均已完成标注，标签为“oil”。提供YOLO格式的txt标注文件和VOC格式的xml标注文件，方便直接使用。

跑冒滴漏(泄漏)数据集 跑冒滴漏算法数据集-智能化生产安全守护者

人工智能

大数据

该数据集包含7000余张工业场景滴漏泄漏图像，全部标注为oil类别，提供YOLO格式txt和VOC格式xml标注文件。适用于跑冒滴漏智能检测、设备预防性维护及安全生产AI巡检，可直接用于主流目标检测框架训练，助力工业安全监控和缺陷识别研究。

YOLO

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