无人机光伏板红外异常识别数据集项目详情数据集名称光伏板红外异常识别数据集采集方式行业级无人机仿地飞行采集同步获取红外温度图像任务类型目标检测细粒度光伏红外缺陷识别图像总量5352张光伏红外图像图像预处理统一缩放至640×640未做数据增强处理标注格式Pascal VOCxml标注文件缺陷标签统一标签Thermal Defects红外热缺陷不细分温度异常、电气故障、划痕、破损等子类别数据集划分训练集train3748张图像对应xml标注 验证集valid1071张图像对应xml标注 测试集test533张图像对应xml标注 支持使用者重新自主划分数据集数据目录结构Data Filestrain、valid、test文件夹 README.txt数据集说明文档图像特点单张图可无缺陷、含单个或多个红外异常目标应用价值光伏无人机智能巡检模型训练面向红外热成像图训练AI检测模型自动识别光伏组件热缺陷替代人工目视判读红外影像。光伏电站运维降本增效快速定位光伏板热异常区域及时消缺减少发电量损失延长组件寿命降低电站运维人力成本。行业数字化转型助力光伏运维从传统人工巡检模式向无人机AI智能化巡检模式升级。科研与项目验证适用于计算机视觉、红外图像目标检测相关课题研究支撑光伏巡检AI项目算法验证。适用人群光伏电站运维企业、新能源电站巡检技术团队无人机航测服务商承接光伏红外巡检项目的技术人员高校、科研院所从事红外图像、能源装备缺陷检测方向课题组AI算法开发公司开发光伏设备缺陷识别系统的研发人员摘要本数据集由行业无人机仿地飞行采集光伏电站红外热成像图像总计5352张图像统一预处理至640×640采用VOC(xml)标注格式缺陷统一标注为Thermal Defects。数据集划分训练、验证、测试子集单图可包含0个或多个红外缺陷目标。适用于光伏电站无人机红外智能巡检算法训练实现光伏板热异常自动识别支撑新能源光伏运维智能化升级。