燃气泄漏实例分割数据集 | 实例分割 | 安全生产

【燃气泄漏实例分割数据集 | 实例分割 | 安全生产】
本数据集为面向燃气泄漏检测的实例分割数据集，共包含1个标注类别，总计1998张标注图像，聚焦燃气泄漏区域的像素级分割，适用于工业管道、燃气输配及厂站场景的泄漏自动识别，可支撑泄漏区域的像素级分割与检测模型训练，提升燃气安全监测的自动化水平。

数据集概览

• 数据集名称：燃气泄漏实例分割数据集
• 任务类型：实例分割
• 图像总数：1998 张
• 标注类别：1 类
• 标注格式：YOLO TXT（归一化坐标）
• 适用框架：YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 / RT-DETR
• 数据划分：训练集 / 验证集 / 测试集

检测类别与标注分布

本数据集包含 1 个检测类别：

• 燃气泄漏区域（gas-leak）（燃气泄漏区域）

技术规格

• 标注格式：YOLO TXT 格式，每行标注为 class x_center y_center width height，坐标值归一化至 [0, 1]
• 数据划分：按照标准比例划分训练集、验证集与测试集，可直接用于模型训练与性能评估
• 数据来源：Roboflow Universe 平台

应用场景

1. 工业管道泄漏检测：对管道影像中的泄漏区域进行像素级分割，辅助快速定位泄漏点。
2. 燃气输配厂站监测：在输配及厂站场景实现泄漏自动识别，提升安全巡控效率。
3. 燃气安全防护：结合泄漏定位支撑应急预案与维护决策，降低燃气安全事故风险。

数据集特点

• 高质量标注：从 Roboflow Universe 精选的高质量图像数据，经过严格筛选与标注，标签边界精确，可直接用于模型训练。
• 真实场景数据：图像源自真实业务场景，涵盖多种光照、角度与环境变化，具备良好的泛化能力，贴近实际部署需求。

获取方式