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在现代电力系统的运维管理中，红外热成像已经成为检测设备隐患、预防故障的重要手段。相比传统可见光图像，红外图像可揭示设备温度分布，从而更直观地反映过热、老化等问题。而在AI赋能下，通过实例分割技术对热成像中的电力设备进行精细识别与区域分割，为智能巡检系统提供了关键能力支持。

本文将介绍一个专注于电力设备的热成像实例分割数据集，该数据集通过红外图像标注，助力模型精准识别高压场景中的关键部件，为智能运维提供视觉基础。

一、数据集概述

该数据集主要包含高压电力系统中典型设备的红外热成像图像，并为每张图像中存在的设备进行了像素级别的实例分割标注。相较于常规目标检测框（bounding box），实例分割更精确地描绘出设备的形状轮廓，适用于精细识别与空间分析任务。数据集中共标注了以下 3 类关键电力设备：

类别编号	类别名	说明
0	Bushing	套管，高压电流引出设备的重要绝缘部件，过热可能导致放电事故
1	Current_Transformer	电流互感器（CT），用于测量与保护，次级短路可能导致升温
2	Lightning_Arrester	避雷器（LA），防止雷击冲击电网，老化或失效后可能局部发热

这些设备在电力运维中均为重点监测对象，尤其在高温环境或负荷较大的情况下更易发生热故障。

• 📊 图像总数：8385 张

• 🏷 目标类别数：3类

• 📁 标注格式：YOLO 格式、json格式、Mask格式

每张图像都配有精确的目标轮廓标注，并标注了对应的部件类别，用于支持目标分割任务。标注后的数据集如下所示：

二、数据集标签介绍

为了方便在不同任务或模型中使用，该热成像实例分割数据集提供了三种主流的标签格式：YOLO格式、JSON格式、Mask格式。

3.1 分割 JSON 格式

JSON 标签格式是通过 LabelMe 工具标注生成的。LabelMe 是一款轻量级且功能强大的开源图像标注工具，广泛应用于实例分割、目标检测和图像分类等视觉任务。它支持手动绘制多边形、矩形等多种标注形状，并将标注结果以结构化的 JSON 文件形式保存，便于后续数据处理与模型训练。

3.2 分割 yolo 格式

为了支持 YOLO 系列实例分割模型（如 YOLOv11-seg）的训练，本文提供了将 LabelMe 生成的 JSON 标注文件转换为 YOLO 实例分割格式 的转换代码。该过程的核心在于：提取 JSON 文件中的多边形坐标点，并将其按照图像尺寸进行归一化处理，以满足 YOLO 格式对坐标规范的要求。代码如下所示：

import json
import osclass_dict = {"Bushing": 0,"Current_Transformer": 1,"Lightning_Arrester": 2
}def translate_info(label_json, label_txt):# 检查json文件是否存在assert os.path.exists(label_json), "file:{} not exist...".format(label_json)# read jsonwith open(label_json, "r") as f1:data = json.load(f1)img_height = data['imageHeight']img_width = data['imageWidth']object_num = len(data['shapes'])with open(label_txt, "w") as f:for index in range(object_num):seg_label = []# 获取每个object的类别信息和关键点信息class_name = data['shapes'][index]['label']class_index = class_dict[class_name]  # 目标id从0开始seg_label.append(class_index)seg_points = data['shapes'][index]['points']for point in seg_points:point_x = round(point[0] / img_width, 6)point_y = round(point[1] / img_height, 6)seg_label.append(point_x)seg_label.append(point_y)info = [str(i) for i in seg_label]f.write(" ".join(info) + "\n")def main():label_json_path = r"./data/labels_json"label_txt_path = r"./data/labels_yolo"label_list = os.listdir(label_json_path)label_list = [label for label in label_list if label.endswith('.json')]for label_name in label_list:label_name = label_name.split(".json")[0]label_xml = os.path.join(label_json_path, label_name + ".json")label_txt = os.path.join(label_txt_path, label_name + ".txt")translate_info(label_xml, label_txt)if __name__ == "__main__":main()

3.3 分割 mask 格式

为了支持 UNet 及其变体（如 UNet++、Attention-UNet 等）等语义分割模型的训练，本文提供了将 LabelMe 格式的 JSON 标注文件转换为 mask 标签图的方法。在转换过程中，根据 JSON 文件中每个电力设备的多边形轮廓信息，在与原始红外图像尺寸一致的空白图像上绘制对应的填充区域，从而生成像素级的 mask 图像。

在生成的 mask 中，背景区域的像素值为 0，各电力设备实例的区域像素值依次递增（如 1 表示 Bushing，2 表示 Current_Transformer，3表示 Lightning_Arrester），满足多类别实例分割任务的需求。所有生成的 mask 标签图与原始图像保持相同命名，便于训练过程中进行自动加载与配对使用。

import cv2
import json
import numpy as np
import osclass_dict = {"Bushing": 1,"Current_Transformer": 2,"Lightning_Arrester": 3
}def json_to_mask(image_path, json_path, save_mask_path):# 读取 JSON 文件with open(json_path, mode='r', encoding="utf-8") as f:configs = json.load(f)# 获取图像尺寸shapes = configs["shapes"]image = cv2.imread(image_path)imageHeight, imageWidth = image.shape[:2]# 创建空白图像用于生成掩码mask = np.zeros((imageHeight, imageWidth), np.uint8)# 绘制轮廓，将所有有标注的区域填充为 对应的数值for shape in shapes:label_name = shape["label"]points = np.array(shape["points"], dtype=np.int32)cv2.drawContours(mask, [points], -1, class_dict[label_name], -1)  # 255 表示白色，-1 表示填充# 保存生成的掩码图像cv2.imwrite(save_mask_path, mask)return maskif __name__ == "__main__":save_mask_root = r'./labels_mask'  # 保存mask图路径json_root = r'./labels_json'  # 读取json路径image_root = r'./images'   # 原始图像# 确保保存目录存在os.makedirs(save_mask_root, exist_ok=True)# 遍历 JSON 文件并生成掩码for file in os.listdir(json_root):name, ext = os.path.splitext(file)image_path = os.path.join(image_root, f"{name}.jpg")save_mask_path = os.path.join(save_mask_root, f"{name}.png")json_path = os.path.join(json_root, file)# 检查图像和 JSON 文件是否存在if os.path.exists(image_path) and os.path.exists(json_path):json_to_mask(image_path, json_path, save_mask_path)

基于上述处理流程，热成像电力设备实例分割数据集已完成图像与标签的标准化转换，统一提供以下内容：

• 经过预处理并转换为 .jpg格式的红外图像；

• 对应的三种类型标注文件，包括：

  • YOLO 格式（适用于 YOLO 系列的实例分割模型，如 YOLOv8/v11-seg）；

  • Mask 图像格式（适用于 UNet 及其变体，如 UNet++、Attention-UNet 等语义分割模型）；

  • LabelMe 原始 JSON 格式（用于可视化查看和进一步标注编辑）。

下载链接 ：热成像实例分割电力设备数据集