基于高空遥感图像的风力涡轮机目标检测数据集

摘要：该数据集由包含风力涡轮机的高空遥感图像及其目标检测标注构成，主要用于训练和评估基于计算机视觉的风力涡轮机自动检测模型。

数据集概述

该数据集由包含风力涡轮机的高空遥感图像及其目标检测标注构成，主要用于训练和评估基于计算机视觉的风力涡轮机自动检测模型。大部分原始图像来源于电力设施卫星影像数据，随后经过人工标注和统一预处理。

数据结构与关键特征

数据集包含原始图像与标注文件，以及裁剪处理后的608×608像素图像。每张图像均配有YOLO格式标签，记录目标类别、边界框中心点横纵坐标以及边界框宽度和高度；除类别外，其余参数均按照图像尺寸归一化至0～1。图像空间分辨率约为0.6～1米，适合识别遥感场景中的风力发电设施。

应用价值与研究方向

该数据集适用于风力涡轮机目标检测、可再生能源设施测绘、卫星图像分析和稀有能源基础设施识别。研究人员可利用它评估YOLO、Faster R-CNN和视觉Transformer等模型，并进一步研究小目标检测、多尺度特征融合、复杂背景抑制以及大范围风电设施自动普查。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-642
文件大小：238M
原创声明：本数据集为整理作品

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开源协议

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