红外电力设施检测数据集-编程知识

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红外检测技术目标检测准确、速度快、涵盖面积广，可以在不停电、不接触、不解体、不采样的状态下，对带电设备的状态进行检测和诊断，精确查找出设备的劣化程度、故障及失效位置、故障原因进行定量分析，为开展设备预知性状态检修创造条件，提高设备运行的可靠率和降低设备管理工作的费用。因此小编在这里整理了一份AI+红外电力设施检测数据集，共包含6+细分场景数据集，助力电力设施红外检测的研究与创新。来吧，涨涨姿势~

1. 输电线路绝缘子红外检测数据集

2. 输电线路过热红外检测数据集

3. 光伏板缺陷红外检测数据集

4. 变压器红外检测数据集

5. 变电站绝缘套管红外检测数据集

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输电线路绝缘子红外检测数据集

【数据背景】输电线路绝缘子是电网中应用广泛的绝缘支撑部件，在长期运行过程中会受强电磁环境、机械负荷与复杂气候因素的影响，易劣化为零值绝缘子，导致掉串、导线落地等情况。基于红外热像与AI技术的绝缘子检测方法，通过人工手持或无人机搭载红外镜头开展绝缘子红外检测，并基于AI检测算法实现红外图谱快速诊断分析。应用红外测零技术后，作业人员不用再登塔对绝缘子进行逐片检测，可以大大降低现场作业安全风险，提高检测效率。

【应用领域】AI+绝缘子红外检测

【文件目录】包含以下2个数据文件：

/train：训练集

README.txt：数据说明

【数据说明】检测目标以Pascal VOC格式进行标注，未对图像做统一的预处理，大小约为640x512。数据集共包含603+绝缘子红外图像样张，其中train包含603+红外图像样张（带xml标注），可以自行划分训练集和测试集。最后，图像中的目标标签有且仅有1个为Insulators。

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输电线路过热红外检测数据集

【数据背景】在电力运行体系中，输电线路占据的位置非常重要，但在具体运行时会因为各种原因发生故障，对电力系统的正常运行造成影响。对输电线路运行检修的需求采用常规的方法已经无法满足，红外检测技术的运用，不仅提升了检测精度，还使检测危险性进一步降低。使用无人机搭载红外热成像仪检测设备，在不停电和取样等条件下，判断输电线路表面的温度情况，确定电力线路运行中设备是否存在过热故障，还可以对过热的性质、位置、程度做出准确的判断。

【应用领域】AI+输电线路过热红外检测

【文件目录】包含以下3个数据文件：

/train：训练集

/valid：验证集

README.txt：数据说明

【数据说明】检测目标以Pascal VOC格式进行标注，对每个图像进行以下预处理，统一调整大小为320x240。数据集共包含2393+输电线路过热图像样张，其中train包含2154+红外图像样张（带xml标注），valid包含239+红外图像样张（带xml标注），数据集未做数据增广，也可以自行划分训练集、验证集和测试集。最后，图像中的目标标签有且仅有1个为Overheat。

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光伏板缺陷红外检测数据集

【数据背景】在晶体硅器件中，因电池板上的微裂纹、衰减和分流区所产生的电池裂纹经证是引起电池重大问题的诱因，会大幅影响光伏模块的性能。而太阳能面板的许多缺陷是无法通过传统成像系统直观检测的，使用红外检测技术对光伏电池板进行检查，一些异常现象能够清楚显示在热图像上，能用于已安装好的太阳能电池板运行期间进行检查，可在短时间内检查大片区域。

【应用领域】AI+光伏板缺陷红外检测

【文件目录】包含以下4个数据文件：

/train：训练集

/valid：验证集

/test：测试集

README.txt：数据说明

【数据说明】检测目标以Pascal VOC格式进行标注，对每个图像进行以下预处理，统一调整大小为640x640。数据集共包含11599+光伏板红外图像样张，其中train包含11400+红外图像样张（带xml标注），valid包含119+红外图像样张（带xml标注），test包含80+红外图像样张（带xml标注），也可以自行划分训练集、验证集和测试集。最后，目标检测对应的缺陷类别包含2大类，分别为热点和局部热斑。

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变压器红外检测数据集

【数据背景】变电和维护需要通过识别和检测各种电力设备类别（如变压器或电压开关）来确保电网的运行安全，电力变压器作为电力系统运行的重要设备之一，为保证供电的可靠性和安全性，对运行的变压器进行故障在线检测非常必要。变压器红外检测通过对变压器进行热图扫描和分析，以检测变压器表面的温度分布和异常热点，帮助运维人员及时发现潜在的故障迹象，如过载、绝缘故障、接触不良等，从而采取适当的维修措施，避免设备故障和停电事故的发生。

【应用领域】AI+变压器红外检测

【文件目录】包含以下4个数据文件：

/train：训练集

/valid：验证集

/test：测试集

README.txt：数据说明

【数据说明】检测目标以Pascal VOC格式进行标注，对每个图像进行以下预处理，统一调整大小为512x512。数据集共包含1972+变压器红外图像样张，其中train包含1705+红外图像样张（带xml标注），valid包含206+红外图像样张（带xml标注），test包含61+红外图像样张（带xml标注），数据集未做数据增广，也可以自行划分训练集、验证集和测试集。最后，图像中的变压器目标标签共涉及13个类别，分别为Chave_69kV, Chave_H_230kV, Chave_V_230kV, Disjuntor_I_230kV, Disjuntor_I_69kV, Disjuntor_T_230kV, Pararraio_230kV, Pararraio_69kV, TC_230kV, TC_69kV, TP_230kV, TP_69kV和Trafo。

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变电站绝缘套管红外检测数据集

【数据背景】变压器是变电站的心脏中枢在运行过程中要求工作必须可靠一旦出现故障轻则造成设备损坏重则引发火情危及正常的站内安全因此必须及时且有效地对变压器进行热缺陷检测以防止安全事故发生。在变压器出现故障的前夕，都伴随着自身温度的升高，而红外热成像是发现变压器热缺陷的检测技术，为变压器的热缺陷、设备状态、安全运行监测提供红外安全检测。电力巡检人员可以手持红外热成像仪，对绝缘套管的重点部位进行日常性检测，便携易用，随时随地查看套管状态。

【应用领域】AI+变压器绝缘套管红外检测

【文件目录】包含以下4个数据文件：

/train：训练集

/valid：验证集

/test：测试集

README.txt：数据说明

【数据说明】检测目标以Pascal VOC格式进行标注，对每个图像进行以下预处理，统一调整大小为640x640。数据集共包含9900+变压器绝缘套管红外图像样张，其中train包含8560+红外图像样张（带xml标注），valid包含1280+红外图像样张（带xml标注），test包含60+红外图像样张（带xml标注），数据集未做数据增广，也可以自行划分训练集、验证集和测试集。