YOLOv11算法停靠的飞机、登机桥连接、地面电源连接目标检测数据集-76张-Airplane-1_2

YOLOv11算法停靠的飞机、登机桥连接、地面电源连接目标检测数据集

📊 数据集基本信息

• 目标类别： [‘Airplane Parked’, ‘Bridge Connected’, ‘BridgeConnected’, ‘GPU Connected’]
• 中文类别：[‘停靠的飞机’, ‘登机桥连接’, ‘登机桥连接’, ‘地面电源连接’]
• 训练集：66 张
• 验证集：3 张
• 测试集：7 张
• 总计：76 张

📄 data.yaml 配置信息

该数据集提供了data.yaml文件，内容如下：

train:../train/imagesval:../valid/imagestest:../test/imagesnc:4names:['Airplane Parked','Bridge Connected','BridgeConnected','GPU Connected']

🖼️ 标注可视化

📝 数据集分析

该数据集聚焦于机场地面作业场景中的关键设备与状态识别，涵盖停靠的飞机、登机桥连接以及地面电源连接等核心目标类别，具有明确的应用导向和实际价值。图像采集环境真实，覆盖多种光照条件与视角变化，为模型训练提供了丰富的视觉信息支持。

该数据集包含共计76张图像，其中训练集66张，验证集3张，测试集7张，结构合理，能够有效支撑模型的训练、调优与性能评估。各类别样本分布均衡，尤其在登机桥连接与地面电源连接等关键操作状态上具备充分的代表性，确保了模型对不同场景的泛化能力。

标注工作精细准确，所有目标均通过可视化框选清晰标定，边界紧贴物体轮廓，标签与实际物体高度一致，体现了高质量的数据处理流程。多角度、多时段的图像采集进一步提升了标注的一致性与鲁棒性，为后续算法性能优化奠定了坚实基础。

该数据集适用于机场自动化监控系统、智能运维平台及航空地面服务管理等场景，可有效辅助实现飞机停靠状态自动识别、登机桥对接监测与地面电源连接状态判断等功能，推动机场运营智能化水平的持续提升。
机桥对接监测与地面电源连接状态判断等功能，推动机场运营智能化水平的持续提升。

数据集下载

参考：小郭AI日志 https://mp.weixin.qq.com/s/7H8uEjxlIYnWA4uOdGyHpA?payreadticket=HHYehCnhWslEeKolx_w__Pz9JF1fIYcQux0KLxGFu2R7CxAeyBjULVDDtsYzxUNkfqXvyUc