光伏系统无人机红外热成像与环境监测数据集

摘要：该数据集面向光伏系统热特性分析与故障识别，主要用于检测光伏组件中的蜗牛纹和局部热斑等异常。

数据集概述

该数据集面向光伏系统热特性分析与故障识别，主要用于检测光伏组件中的蜗牛纹和局部热斑等异常。数据通过搭载Zenmuse XT红外相机的DJI Matrice 100四旋翼无人机采集，并同步记录实验环境信息，为光伏组件非接触式巡检和故障诊断提供数据基础。

数据结构与关键特征

数据集包含277幅光伏系统航拍热红外图像，红外相机工作波段为7～13 μm，同时提供环境温度、风速和太阳辐照度等测量数据。实验装置由4块串联的单晶硅光伏组件及模拟真实负载的电子设备组成，图像采集过程按照预设飞行高度、无人机姿态和气象条件执行，保证了数据采集的一致性与可分析性。。

应用价值与研究方向

该数据集可用于光伏组件热斑检测、蜗牛纹识别、温度分布分析、故障分类和运行状态评估，也适合研究无人机自主巡检、红外图像处理、目标检测、语义分割及图像与环境数据融合方法，可为光伏电站预防性维护、故障预警和发电效率提升提供技术支持。

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-665
文件大小：31M
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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