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光伏发电板红外过热检测图像数据集（含400张原图及VOC标签）

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简介：
该数据集包含400张用于光伏发电板红外过热检测的高质量图像及其对应的VOC格式标注文件，旨在支持机器学习模型训练与优化。 数据包含404张光伏发电板的红外过热图像，并进行了VOC格式标签标注，所有图片均为原图。

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  • 光伏发电板红外过热检测图像数据集（含400张原图及VOC标签）
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    该数据集包含400张用于光伏发电板红外过热检测的高质量图像及其对应的VOC格式标注文件，旨在支持机器学习模型训练与优化。 数据包含404张光伏发电板的红外过热图像，并进行了VOC格式标签标注，所有图片均为原图。
     
  • 光伏电站发电板航拍图像及鸟粪检测数据集（含400张原图和VOC标签）
    优质
    本数据集包含400张光伏电站发电板的高清航拍图片及其对应的VOC格式标注，用于训练机器学习模型识别并分析发电板上的鸟粪污染情况。 内含400张光伏发电板的图像数据集可以用于鸟粪检测，并采用VOC格式进行标签处理。
     
  • 光伏板红外过热检测的图像数据集
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    本数据集专注于光伏板红外成像技术，用于识别光伏板运行中的过热问题。收录大量红外图像及对应标签信息，旨在促进相关故障诊断研究与应用。 光伏板红外过热检测图像数据集包含约1200张图片，标注为VOC格式。
     
  • 光伏板红外过热检测数据集（VOC+YOLO格式，含1166张图片，2个类别）.zip
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    本数据集包含1166张图像，采用VOC与YOLO两种标注格式，专注于光伏板的红外过热检测，涵盖两类目标，旨在促进光伏系统故障诊断的研究与发展。 样本图：请访问服务器下载资源，并务必在电脑端预览后进行下载。 数据集格式包括Pascal VOC和YOLO格式（不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片、VOC格式xml文件以及yolo格式txt文件）。 - 图片数量（jpg文件个数）：1166 - 标注数量（xml文件个数）：1166 - 标注数量（txt文件个数）：1166 - 类别总数：2 - 类别名称包括defect_diode和defect_hotspot。 - 每类标注框的数量： - defect_diode: 2034个框 - defect_hotspot: 3819个框 总标注框数量为5853。 使用工具：labelImg 标注规则：对类别进行矩形标记 重要说明：暂无特别说明。 特别声明：本数据集不对训练模型或权重文件的精度提供任何保证，仅确保提供的注释准确合理。
     
  • 红外过热检测用的开关柜接头图像数据集（含1000张图片及VOC标签和温度信息）
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    本数据集包含1000张用于红外过热检测的开关柜接头图像，每张图片附有VOC格式标注与精确温度信息，适用于训练深度学习模型。 数据内容包括开关柜接头的红外图像数据，可用于检测红外过热点，并且这些数据已经对过热点进行了标注，采用VOC格式标签。此外，图像中还包含了温度信息。
     
  • 红外过热检测用的开关柜接头图像数据集（含3000余张图片及VOC标签、温度信息）
    优质
    本数据集包含超过三千张红外图像及其对应的VOC格式标注和温度信息，专门用于监测开关柜接头的过热情况，支持深度学习模型训练与测试。 我们有3000多张开关柜接头的红外图像数据，可用于检测红外过热点。这些数据已经标注了VOC格式标签，并且每一张图中都包含了温度信息。
     
  • 光伏发电板红外光斑检测图像数据库（含1200余张图片及最高温度详情）
    优质
    本数据库包含超过1200张光伏板红外图像及其相应最高温度数据，旨在促进光伏系统故障诊断与性能评估的研究。 该数据集包含1293张光伏发电板的红外测温图像，其中包含了红外过热缺陷的情况，并且这些图像无标签。
     
  • 小型太阳能板损伤检测用红外图像数据集（包含若干原图及VOC标签）
    优质
    本数据集包含了专门用于小型太阳能板损伤检测的红外图像及其标注信息。每张图片都配有详细的VOC格式标签，便于用户进行自动化识别与分析研究。 小尺寸太阳能损伤检测红外图像数据集包含几十张图片及VOC格式的标签。
     
  • 光伏发电系统的红外热成像图集（包含200余张图片）
    优质
    本书汇集了超过200幅针对光伏发电系统进行诊断分析的红外热成像图片，旨在通过视觉展示技术缺陷与潜在故障，为光伏行业的维护和检修提供详实参考。 可用于识别蜗牛尾迹与热点故障的技术。
     
  • 输电线路异物检测图像数据集（含230张图片及VOC标签）
    优质
    本数据集包含230张图片及其对应的VOC格式标注文件，专门用于训练和测试输电线路异物检测算法模型。 数据集包含230张输电线路异物图像原图，并对其中的异物进行了标注，标签格式为VOC格式。