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针对光伏电站面积大、人工检测效率低等问题,文章对基于 无人机的光伏电站智能巡检技术进行研究,提出了一个基于无人机的光伏电站智能巡检完整技术路 线,实现了光伏面板图像数据自动化采集与分析,并对基于计算机视觉的缺陷检测方法进行研究,采
结果发现,光伏板图像数据有几个具体的特点：高度的类别不平衡和非集中分布；同质的纹理和异质的颜色特征；以及进行有效语义分割的显著分辨率阈值。
数据来源于全方位国产化的高分二号遥感卫星,分辨率0.8m,共包含5000张光学遥感图像。考虑到我国西部地区光伏产业的代表性,数据成像区域采自于我国陕西、
4 天之前PVEL-AD包含 36,543 张具有各种内部缺陷和异构背景的近红外图像,其中包含1类无异常图像和具有 12 个不同类别的异常缺陷图像,例如裂纹（线状和星状）、断栅、黑芯、未对准、粗线、划痕、碎片、断角和材料缺陷。此外,我们为 12 种类型的缺陷提供了 40000+ 个真实标注框用于缺陷检测。
内含太阳能发电板缺陷数据集,光伏发电板电致发光成像缺陷检测数据集,2600多张图片,带VOC格式xml标签,类别有完好、裂痕、失效三类,可以用于电气工程专业在计算机视觉应用领域做研究,例如目标检测、图
摘要。在全方位球碳减排的背景下,太阳能光伏（PV）正在快速发展。精确的本地化光伏信息,包括位置和规模,是光伏监管和能源部门潜力评估的基础。由于 PV 的多样性和可变尺度,基于深度学习的自动信息提取需要在多个空间分辨率和不同背景下收集高质量的
博主通过搜集无人机高空视角的太阳能电池板的相关数据图片,根据YOLOv8的目标分割技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的太阳能电池板检测与分析系统,可支持图片、视频以及摄像头检测,同时可以将图片、视频以及摄像头的检测结果进
本缺陷检测器针对倾斜的光伏电池板组件照片,应用直方图自适应二值化和透视变换技术进行图像校正,提取行列特征后通过FFT频谱分析出晶片的行列排布进行图像分割,可分别应用非线性SVM与DenseNet对分割照片进行训练以实现缺陷检测。 在photos文件夹中存放未校正分割的光伏电池板原图。
博主通过搜集无人机高空视角的太阳能电池板的相关数据图片,根据YOLOv8的目标分割技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的太阳能电池板检测
文章浏览阅读893次,点赞8次,收藏9次。这篇文章介绍了一个包含2400张光伏板和太阳能板图像的数据集,采用PascalVOC和YOLO格式,标注了3类缺陷（crack,grid,spot）,共计2628个框。数据集使用LabelImg工具标注,但不确保训练模型的精确度,仅提供精确的
我国的太阳能资源十分丰富,大 型 光 伏电 站多 集中于 阳光 辐照 度 高 但 荒 漠化、多 沙 尘、缺 水、少水等问题的西 北、东北地区,造成的影响就是太阳能电池板受积灰等因 素影响十分严重,大大降低了光伏系统的发电效率,直接 影 响了光 伏电 站 的 经 济 损 失。
光伏电池缺陷检测数据集pvel是一个用于光伏电池缺陷检测研究的数据集。该数据集包含了大量的光伏电池图像数据和相关的缺陷信息,用于训练和评估针对光伏电池缺陷的检测算法。 在光伏电池生产过程中,由于制造和工艺的原因,光伏电池可能会出现各种缺陷,例如裂纹、黑点、气泡等。
4 天之前数据集概述. 该数据集包含2052张太阳能光伏电池板的图像,这些图像涵盖了六种不同的状态标签：''bird-drop''（鸟粪）、''clean''（清洁）、''dusty''（脏污）、''electrical
内含太阳能发电板缺陷数据集,光伏发电板电致发光成像缺陷检测数据集,2600多张图片,带VOC格式xml标签,类别有完好、裂痕、失效三类,可以用于电气工程专业在计算机视觉应用领域做研究,例如
2. 2 数据集 本研究所使用的数据集由公开数据集和私有数据 集两部分组成。公开数据集由 Deitsch 等创建并 授权公开使用。作者对44张组件EL图像按照电池单 元进行裁剪,形成2624张子图像。在公开数据集中选 择398张含4类缺陷的EL图片作为训练
无人机监测的光伏系统的热成像图像数据集,共120张无人机监测图片数据无人机监测的光伏系统的热成像图光伏板数据集更多下载资源、学习资料请访问CSDN文库频道. 文库首页 人工智能 深度学习 无人机监测的光伏系统的热成像图像数据集,共120
您好！对于光伏板缺陷检测数据集,我可以提供一些常用的公开数据集供您参考： 1. Solar PV Defect Dataset: 该数据集由华南理工大学提供,包含了多种典型的光伏板缺陷图像,如裂纹、污染等。可以通过他们的网站申请获取。
光伏电站背景用地多样、在遥感影像中呈现的尺度各异,增加了光伏遥感监测的难度；迄今为止,还没有可用于光伏分割的多分辨率开源数据集。为满足深度学习对高精确度标注样本的需求,中科院地理所遥感大数据辐合研究团队基于三种
在基于传统计算机视觉方法的热斑检测方面,Tsanakas等提出了基于标准红外图像和Canny边缘检测算子的热斑检测方法. 通过多次测量热图像来判断光伏组件是否有缺陷. Ngo等从K-mean聚类的方法出发,提出一种红外光伏图像的轮廓提取和热斑检测方法,但在背景环境复杂时,边缘信息容易被覆盖
本研究使用的数据集是来自海南某光伏电站的总共1128张红外图像. 在对其进行标注后,对正常和缺陷图像进行样本均衡,然后按照7∶2∶1划分训练集、验证集和测试集.
寻找关于光伏发电的图片 免版税 不要求署名 高质量图片. Pixabay拥有超过5百万张高质量图片和视频素材,让你轻松应对各种设计场景
光伏发电板是可再生能源领域的重要组成部分,它通过将太阳光转换为电能来提供电力。然而,光伏系统的效率和寿命往往受到各种因素的影响,其中之一就是组件过热。在本数据集中,我们关注的是"光伏发电板红外过热检测图像数据集",这是一份包含404张红外图像的资源,专门用于识别和分析
我们使用空间分辨率为 0.8 m、0.3 m 和 0.1 m 的卫星和航拍图像建立了 PV 数据集,分别侧重于集中式光伏、分布式地面光伏和细粒度屋顶光伏。 该数据集包
简介：数据集专注于光伏电池板和太阳能电池板的缺陷检测,提供了各种类型缺陷的图像样本,包括但不限于划痕、雪覆盖、碎裂、鸟粪、热斑以及二极管短路等。这些缺陷在可见光或红外光下,旨在帮助研究者开发更精确确的缺陷检测算法,提高光伏电池板和太阳能电池板的性能和寿命。
