De nombreuses entreprises de lignes électriques utilisent désormais des drones (UAV) pour effectuer leurs inspections, au lieu de mettre leurs employés en danger en les obligeant à monter sur des pylônes de lignes à haute tension, par exemple. Une tâche cruciale dans ce processus d'inspection consiste à détecter et classifier les équipements présents sur les lignes de transport d'électricité. Toutefois, les données publiques relatives aux équipements des lignes électriques sont rares, ce qui freine l'évolution rapide de ce domaine. Ce travail propose le Power Line Assets Dataset (PLAD), comprenant des images haute résolution et réalistes de plusieurs composants de lignes à haute tension. Ce jeu de données contient 2 409 objets annotés répartis en cinq catégories : pylône de transmission, isolateur, séparateur (spacer), plaque de pylône et amortisseur Stockbridge, qui varient en taille (résolution), orientation, éclairage, angle de vue et arrière-plan. Ce travail présente également une évaluation menée avec des méthodes populaires de détection d'objets profondes, révélant un potentiel important d'amélioration. Le jeu de données STN PLAD est disponible publiquement à l’adresse suivante : https://github.com/andreluizbvs/PLAD.