光伏板热斑缺陷检测数据集

news2024/9/21 14:17:07

项目背景：

光伏板是太阳能发电系统的核心组件之一，其性能直接影响到发电效率。光伏板上的热斑（Hot Spot）和热点（Hot Point）等问题会导致局部过热，进而影响光伏板的寿命和发电效率。及时发现并解决这些缺陷对于维护光伏系统的正常运行至关重要。本数据集旨在为光伏板热斑缺陷检测提供高质量的标注数据，支持自动化检测系统的开发与应用。

数据集概述：

名称：光伏板热斑缺陷检测数据集
规模：共计20,000+张图像
类别：三种标签，其中“0”表示热斑（Hot Spot）， “1”表示热点（Hot Point）， “2”表示遮挡（Shading）
标注格式：YOLO格式的标注文件，可以直接用于模型训练
附加内容：
- 数据集 + 已训练好的YOLOv5模型：数据集
- 数据集 + 模型 + PyQt5系统：
- YOLOv8模型 + 系统

数据集特点：

全面性：涵盖光伏板上的多种缺陷类型，确保数据集的多样性和实用性。
高质量标注：每张图像都已详细标注，确保数据的准确性和可靠性。
适用范围广：适用于多种深度学习框架，方便科研人员和开发者直接使用。
标准格式：采用广泛使用的YOLO格式标注文件，方便导入不同的检测框架。

数据集内容：

热斑（Hot Spot）：标注了光伏板上局部温度异常升高的区域。
热点（Hot Point）：标注了光伏板上温度异常升高的单点或小区域。
遮挡（Shading）：标注了光伏板上被遮挡的部分，可能导致局部过热的区域。

数据集用途：

缺陷检测：可用于训练和评估深度学习模型，特别是在光伏板热斑缺陷检测方面。
质量控制：帮助实现光伏板的质量控制，减少人工检测的工作量。
科研与教育：为光伏板缺陷检测领域的研究和教学提供丰富的数据支持。

使用场景：

自动化检测：在光伏电站巡检中，利用该数据集训练的模型可以自动识别光伏板上的热斑缺陷。
质量控制：在质量控制系统中，利用该数据集可以提高检测的准确性和速度。
生产管理：在生产和维护管理工作中，利用该数据集可以提高工作效率和安全性。

技术指标：

数据量：共计20,000+张图像，覆盖多种光伏板缺陷类型。
数据格式：图像格式为.jpg，标注数据为YOLO格式的.txt文件。
标注精度：所有图像均已详细标注，确保数据的准确性和可靠性。

注意事项：

数据隐私：在使用过程中，请确保遵守相关法律法规，保护个人隐私。
数据预处理：在使用前，建议进行一定的数据预处理，如图像归一化等。

获取方式：

下载链接：请访问项目主页获取数据集下载链接。
许可证：请仔细阅读数据集的使用许可协议。

关键代码示例：

以下是关键代码的示例，包括数据加载、模型训练、检测和结果展示。

数据加载：

1import os
2import cv2
3import numpy as np
4
5# 数据集路径
6DATASET_PATH = 'path/to/dataset'
7IMAGES_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'images')
8LABELS_DIR = os.path.join(DATASET_PATH, 'labels')
9
10# 加载数据集
11def load_dataset(directory):
12    images = []
13    labels = []
14
15    for img_file in os.listdir(IMAGES_DIR):
16        if img_file.endswith('.jpg'):
17            img_path = os.path.join(IMAGES_DIR, img_file)
18            label_path = os.path.join(LABELS_DIR, img_file.replace('.jpg', '.txt'))
19            
20            image = cv2.imread(img_path)
21            with open(label_path, 'r') as f:
22                label = f.read().strip()
23            
24            images.append(image)
25            labels.append(label)
26
27    return images, labels
28
29train_images, train_labels = load_dataset(os.path.join(DATASET_PATH, 'train'))
30val_images, val_labels = load_dataset(os.path.join(DATASET_PATH, 'val'))
31test_images, test_labels = load_dataset(os.path.join(DATASET_PATH, 'test'))

模型训练：

1# 初始化YOLOv5模型
2model = YOLO('yolov5n.pt')
3
4# 定义训练参数
5EPOCHS = 100
6BATCH_SIZE = 16
7
8# 训练模型
9results = model.train(data='pv_defects.yaml', epochs=EPOCHS, batch=BATCH_SIZE)

模型检测：

1# 加载训练好的模型
2model = YOLO('best.pt')
3
4# 检测图像
5def detect_pv_defects(image):
6    results = model.predict(image)
7    for result in results:
8        boxes = result.boxes
9        for box in boxes:
10            x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0]
11            conf = box.conf
12            class_id = box.cls
13            
14            # 显示结果
15            cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)
16            cv2.putText(image, f'Class: {class_id}, Conf: {conf:.2f}', (int(x1), int(y1)-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
17    
18    return image
19
20# 测试图像
21test_image = cv2.imread('path/to/test_image.jpg')
22result_image = detect_pv_defects(test_image)
23cv2.imshow('Detected PV Defects', result_image)
24cv2.waitKey(0)
25cv2.destroyAllWindows()

配置文件 `pv_defects.yaml`：

1train: path/to/train/images
2val: path/to/val/images
3test: path/to/test/images
4
5nc: 3  # Number of classes
6names: ['Hot Spot', 'Hot Point', 'Shading']  # Class names
7
8# Training parameters
9batch_size: 16
10epochs: 100
11img_size: [640, 640]  # Image size