Advertisement

太阳能电池串目标检测用图像数据集（含200余张图片）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含超过200幅图像，专为训练和评估太阳能电池串的目标检测算法设计。适用于研究和开发高性能、高精度的光伏组件自动化检测系统。 太阳能电池串目标检测图像数据集包含200多张图像，并附有标签。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 太阳能电池串目标检测用图像数据集（含200余张图片）
    优质
    本数据集包含超过200幅图像，专为训练和评估太阳能电池串的目标检测算法设计。适用于研究和开发高性能、高精度的光伏组件自动化检测系统。 太阳能电池串目标检测图像数据集包含200多张图像，并附有标签。
     
  • 小尺寸太阳能电池板损伤检测用可见光图像数据集（含1000余张VOC格式标注图片）
    优质
    本数据集提供超过一千幅针对小尺寸太阳能电池板损伤情况的高精度可见光图像，每张图片均采用VOC标准进行详细标注。旨在促进相关领域研究与应用的发展。 小太阳能电池板损伤检测可见光图像数据集包含1000多张图片，并使用VOC格式标签。
     
  • 太阳能电池图片数据集.zip
    优质
    本资料包包含一系列高质量的太阳能电池图片，旨在为研究和教育目的提供详尽的数据支持。 该数据集包含2,624个300x300像素的8位灰度图像样本，这些图像是从44种不同的太阳能模块中提取出来的，展示了不同程度的功能退化情况以及有缺陷的太阳能电池。所有图片中的缺陷被明确标注为内部或外部类型，并且已知会降低太阳能模块的功率效率。为了确保数据的一致性与准确性，在收集过程中对图像进行了标准化处理，包括统一大小和视角，并消除了由拍摄相机镜头引起的任何失真。 该数据集可以用于机器学习模型的研究中，帮助识别损坏的太阳能电池板共同特征，从而有助于监控实际应用中的太阳能电池板是否存在问题。引用此数据集时，请参考以下文献： - Buerhop, C., Deitsch, S., Maier, A. et al. (2018). A Benchmark for Visual Identification of Defective Solar Cells in Electroluminescence Imagery. European PV Solar Energy Conference and Exhibition (EU PVSEC), Brussels, Belgium. - Deitsch, S., Buerhop-Lutz, C., Maier, A.K. et al. (2018). Segmentation of Photovoltaic Module Cells in Electroluminescence Images. - Deitsch, S., Christlein, V., Berger, S. et al. (2019). Automatic classification of defective photovoltaic module cells in electroluminescence images. Solar Energy, 185:455-468.
     
  • 玻璃绝缘子串检测用航拍图像数据集（含600余张图片，VOC格式标注）
    优质
    本数据集提供用于无人机拍摄的玻璃绝缘子串检测图像，包含超过600张照片，并以VOC格式完成精确标注。 数据内容为玻璃绝缘子航拍图像数据集，包含600多张图像，并对其中的绝缘子和导线进行了标注，标签格式采用VOC标准。
     
  • 塔吊下方人员检测图像数据集（含1000余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过1000张针对塔吊作业环境下人员安全检测的图像，并附有详细的VOC格式标注信息，旨在提升施工现场的安全管理水平。 包含超过1000张塔吊上的视频监控图像，可用于检测站在塔吊下方的人物，并已使用labelimg进行了标注，标签格式为VOC标签。
     
  • 变压器红外测温过热点检测图像数据集（含600余张图片，其中200余张为过热情况）
    优质
    本数据集包含超过600张变压器红外测温图象，旨在识别潜在的安全隐患。特别地，其中有约200张展示了过热点的情况，可用于训练机器学习模型以提高检测精度。 变压器是电力系统中的关键设备，其稳定运行对整个电网的安全至关重要。红外测温技术是一种非接触式的检测手段，常用于电力设备的维护检查，特别是对于评估变压器的健康状况非常有用。本数据集专注于变压器红外测温过热点检测，包含了600多张实际拍摄的变压器及其套管的红外图像。这些图像可以直观地反映出设备表面温度分布情况，并帮助我们识别可能存在的故障隐患。 过热点是变压器可能出现问题的关键区域，当内部组件发生过热时，可能会导致绝缘材料老化、性能下降甚至引发火灾等严重事故。因此，准确检测与分析过热点对于预防性维护至关重要。数据集中特别标注了200多张存在过热点的图像，并使用labelimg软件进行专业处理，采用VOC（PASCAL Visual Object Classes）标签格式。 这种标注方式包括XML文件，记录每张图像的具体信息如尺寸、类别及每个目标对象的位置坐标等细节，为训练机器学习或深度学习模型提供支持。通过这些图像的学习过程，模型能够区分正常温度与过热状态，并自动识别潜在故障点。 在处理数据时可以采用多种深度学习框架（例如TensorFlow、PyTorch或Keras）构建卷积神经网络(CNN)模型。CNN因其强大的图像处理能力特别适合此类任务。通常需要进行包括归一化和尺寸调整在内的预处理步骤，然后设计合适的网络结构并训练模型。 完成训练后通过测试集评估精度、召回率等性能指标，并根据结果优化模型。此外还可使用数据增强技术（如翻转、旋转或裁剪）来提升模型泛化能力。对于过热点检测而言，还需确保模型能够敏感地识别微小温度差异以准确发现潜在问题。 该数据集为研究变压器红外测温提供了丰富的素材，有助于推动电力设备监测技术的进步，并实现更高效和精确的故障预测，从而保障电网的安全稳定运行。这对于AI及计算机视觉领域的研究人员来说是一个极具价值的研究平台，可深入探索深度学习在实时监控与智能诊断中的应用潜力。
     
  • 太阳能电池板瑕疵检测（代码+原图像）
    优质
    本项目结合代码与原始图像数据，旨在开发高效算法以自动检测太阳能电池板生产过程中的各类瑕疵，确保产品质量。 在工业上对太阳能电池板进行缺陷检测主要关注裂纹和斑点的识别。详细内容可以参考相关技术博客文章。
     
  • 输电线路绝缘子红外图像检测数据集（VOC标注，含900余张图片）
    优质
    本数据集包含超过900张针对输电线路绝缘子进行红外成像检测的图片，并采用VOC格式标注，旨在促进电力设备故障诊断技术的发展。 数据集包含900多张输电线路红外绝缘子图像，并对其中的绝缘子进行了标注，标签格式为VOC。
     
  • 配电柜光电按钮检测数据集（含700余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含700多张关于配电柜光电按钮的图像，并附有详细的VOC标注信息，适用于目标检测研究。 图像内容为配电柜光按钮，并且已经对图像进行了标注，标签格式采用VOC格式。
     
  • 风力涡轮机损伤检测图像数据集（含400余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过400张风力涡轮机损伤检测图像，并附有VOC格式标注文件，为机器学习和计算机视觉研究提供有力支持。 风力涡轮机损伤检测图像数据集包含400多张图像，采用VOC标签格式。