光伏板缺陷检测数据集｜红外可见光双模态｜无人机光伏巡检｜智慧电网光伏识别数据集

光伏板缺陷检测数据集｜红外可见光双模态｜无人机光伏巡检｜智慧电网光伏识别数据集10720期

本数据集专为光伏电站智能巡检、光伏缺陷自动识别、双模态目标检测、新能源智慧运维场景打造，提供红外与可见光一一配对的标注图像数据，可直接用于YOLO等模型训练，支撑光伏板故障检测、电站健康评估与智能运维系统落地。

项目简介

数据集总大小4.32G，采用红外+可见光双模态图像一一对应采集，来自真实光伏电站现场，包含阴影、污垢等复杂干扰环境，兼顾小目标缺陷与复合缺陷标注，适用于无人机自动化巡检与工业级缺陷检测模型训练。

核心数据信息

• 数据规模：650对双模态图像（红外+可见光配对）
• 缺陷类别：共10类，含8类单一缺陷+2类复合缺陷
  脱膜积热、热斑、断栅、裂纹、阻焊、电池异质、隐裂、电容焊点、脱膜积热+电容焊点、断栅+电容焊点
• 标注格式：YOLO标准格式，开箱即用，无需格式转换
• 场景特点：复杂现场光照、阴影、污垢干扰，贴近真实巡检环境

应用价值

• 支持光伏板多类型缺陷自动识别与精确定位，适配无人机双模态巡检
• 快速实现光伏故障排查与分级，降低人工巡检成本，提升运维效率
• 支撑光伏电站健康状态监测，为发电效率优化与安全风险预警提供依据
• 为双模态融合检测算法提供高质量工业实景数据，提升模型泛化能力

适用场景

光伏电站智能巡检、光伏缺陷自动检测、双模态图像识别、智慧电网运维、新能源AI检测系统、无人机光伏巡检

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