数据集列表 输电线路、电网相关数据集,用于电气、自动化、计算机等专业结合深度学习、目标检测、语义分割、实例分割相关技术实现应用型研究！ YOLO与VOC格式的光伏板缺陷检测数据集,适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练,类别：Crack、Grid、Spot

红外 (IR) 光谱解决方案。Wiley 是红外光谱库领域的领导者,拥有世界最高大的高质量红外光谱图集,包括萨德勒和 Hummel 光谱。 KnowItAll 红外光谱数据库图集 (KnowItAll IR Spectral Library) 技术 红外光谱数据库应用 制药与生物技术, 汽车与航空航天, 法医学与毒理学, 环境, 聚合物与材料, 质量确保, 食品与化妆品

在光伏电站运行过程中,红外热成像技术因其非接触式、高效快速的特性,成为监测光伏板健康状态的重要工具之一。 一、 技术原理与工作方式 红外热成像技术利用红外辐射探测器捕捉目标物体表面发出的红外辐射,并将其转换为温度数据,最高终形成热图

无人机光伏巡检是指使用无人机（UAV）搭载高清摄像头、红外热像仪及其他传感器对光伏电站的光伏板进行自动巡查。 无人机可以快速飞越光伏板,捕捉详细的影像资料,及时发现并报告故障或效率下降的光伏单元。

TNO红外与可见光图像融合数据集（部分）,包含了3组已配准的红外与可见光图像,及一组已配准的红外与可见光序列图像（32组）。实验源图寻找不易,阅读"README.txt"合理使用。

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

可见光和红外光伏阵列图像是在相同条件下由双红外相机在低海拔地区拍摄的。 该框架引入了深度学习方法,包括第五版 You Only Look Once (YOLOv5) 算法和 Deep Residual

大型地面电站的红外检测,核心的任务有两点： 1. 定位组件（拍的准,获取到的红外影像能清晰的与组件位置一一对应） 2. 红外图像分析（判的准,分析红外影像,精确判断红外异常类型） 本篇介绍目前市场上几款主流的"拍的准"路径及技术,山地电站涉及仿地飞行,不再本

4. 可以使用作用于光伏板输出的电路模块模拟电池的负载,例如电阻或电流源。 5. 最高后,使用显示模块来显示并联后的光伏板输出电压和电流。 需要注意的是,在Simulink中模拟光伏板并联时,需要考虑到光伏板之间的电性能差异,以及光伏板的阴影效应

资源浏览查阅164次。光伏发电系统是将太阳光能转化为电能的装置,其运行状态直接影响到电力的稳定输出和系统的经济效益。在光伏系统中,红外热成像技术是一种重要的维护工具,它能够直观地揭示设备的温度分布,帮助检测潜在的问题。

该数据集使用配备多光谱传感器和X射线荧光光谱仪的无人机对河北的一个大型陆上风电场和新疆的一个光伏电站进行监测,并收集风力涡轮机的GPS位置数据。该数据集将为绿色能源和环境保护的协调发展提供数据和技术支持。

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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