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目标检测数据集 第023期-基于yolo标注格式的光伏热成像异常检测数据集(含免费分享)

超实用光伏热成像异常检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

2、数据详情

3、应用场景

4、使用申明

目标检测数据集 第023期-基于yolo标注格式的光伏热成像异常检测数据集(含免费分享)

超实用光伏热成像异常检测数据集分享，助力计算机视觉研究！

1、背景

在全球能源转型的浪潮中，太阳能作为清洁、可再生的能源，其装机容量正以前所未有的速度增长。然而，光伏系统在长期运行过程中，受环境、材料老化等因素影响，极易出现各类故障。传统的光伏组件故障检测主要依赖人工巡检，不仅耗费大量人力物力，而且在大型光伏电站中，巡检效率低下、误差率高，难以满足及时、准确检测的需求。

随着无人机技术与人工智能的飞速发展，利用无人机搭载热成像设备对光伏组件进行拍摄，再通过深度学习算法对热成像图像进行分析，实现自动化故障检测成为可能。这种方式不仅能大幅提高检测效率，还能降低人工成本，为光伏电站的智能化运维提供有力支持。

为此，ThermoSolar-PV 数据集应运而生，它的出现填补了这一空白，为计算机视觉、异常检测以及智能能源系统等领域的研究提供了高质量的基础数据。

2、数据详情

该数据集在规模和质量上都具有显著优势，具体详情如下：

• • 图像数量：包含 2723 张原始热成像图像，为模型训练提供了丰富的基础样本。
• • 标注信息：对图像中的异常目标进行了详细标注，共标注出 7772 个对象，标注格式采用 YOLO（TXT + 图像），可直接应用于大多数现代目标检测框架，实现即插即用。
• • 异常类别：涵盖 8 种不同的热异常类型，具体包括单热点、多热点、单二极管、多二极管、单旁路子串、多旁路子串、串（开路）、串（极性反转），全面覆盖了光伏组件常见的热异常情况。
• • 增强样本：通过翻转、旋转、剪切、亮度调整、色调调整、曝光调整等数据增强手段，生成了约 7500 个增强样本，有效提高了模型的泛化能力。
• • 图像分辨率：所有图像均调整为 640×640 的灰度图像，便于模型进行统一处理和学习。
• • 预处理流程：对图像进行了一系列预处理操作，包括通过 EXIF 进行方向校正、调整至 640×640 的尺寸、灰度归一化以及数据增强，确保了数据的一致性和可用性。

3、应用场景

ThermoSolar-PV 数据集凭借其丰富的内容和高质量的标注，具有广泛的应用场景：

• • 科研领域：为计算机视觉和异常检测算法的研究提供了标准化数据集。研究人员可以利用该数据集训练自己的模型，并与基于该数据集训练的 YOLOv9 基线模型（mAP@0.5 = 78%）进行对比 benchmark，推动相关算法的创新与发展。
• • 光伏电站运维：基于该数据集开发的异常检测模型可应用于光伏电站的实际运维中。通过无人机拍摄光伏组件的热成像图像，利用模型进行实时分析，能够快速、准确地识别出存在异常的组件，帮助运维人员及时进行维修和更换，提高电站的发电效率，降低运维成本。
• • 智能能源系统：集成到智能能源管理系统中，为光伏系统的状态监测和故障预警提供数据支持，助力构建更加稳定、高效的智能能源系统。
• • 教育与培训：可作为教学和培训资源，用于相关专业的学生和从业人员学习光伏组件异常检测技术，加深对光伏系统故障诊断的理解。

4、使用申明

本数据集仅可用于学术研究，不得将其用于商业目的。

在使用该数据集进行学术研究时，应遵守相关的学术规范，引用该数据集的来源，尊重数据集创作者的劳动成果。

⭐数据获取说明

下方回复关键词【光伏热成像异常检测数据集】可查询yolo格式的光伏热成像异常检测数据集的获取方式(免费网盘链接)，感谢您，祝前程似锦！

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