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Fighting，小侠客们好呀，今天的侠客主题是<臻享数据集>合集之——AI+新能源风机视觉数据集。在信息爆炸时代，数据是无处不在且不可忽视的重要资源，并且成为驱动创新和决策的关键要素。算法模型的成功与否，很大程度依赖于数据的质量和多样性。无论是数据分析、论文验证还是模型开发，<臻享数据集>合集旨在沉淀多维度、高广度、高质量的臻享数据资源，聚焦于最新最完整的垂直领域优质AI数据集，为您提供最强大的基础数据集支撑。文末均附有数据提取码，合集已发表数据集如下：
全球风电装机的快速扩张推高了风电场运维巡检的需求，原本高度依赖人力的风电运维巡检工作正因智能化、数字化、无人化技术的应用出现变革。AI+智慧风机检测可以促进风电领域运维检测新技术产、学、研、用协作，引领行业技术创新，助力风电智慧检测高质量发展，进一步推广智能巡检、缺陷检测、在线监测、智慧运维、无损检测等方向的创新应用，如风机设备部件识别、风机表面缺陷检测、风机无人机智能巡检等。因此小编在这里整理了一份AI+智慧风机检测数据集，共包含7+细分场景数据集，助力AI+智慧风机检测的研究与创新。来吧，涨涨姿势~
1. 风机表面缺陷检测数据集
2. 风机机舱目标检测数据集
3. 风机设备部件分割数据集
4. 浙江大学风机瑕疵检测数据集
5. 多视图陆上风机遥感检测数据集
6. 高空多背景风机遥感检测数据集
7. 无人机影像风机遥感检测数据集
【文件目录】包含以下2个数据文件：
【数据说明】检测目标以Pascal VOC格式进行标注，未对图像进行预处理。数据集共包含5062+风机图像样张，dataset包含5062+图像样张及其对应的xml标注，使用时可以自行划分训练集、验证集和测试集。缺陷检测标签主要包含5大类，分别为crack—裂缝、damage—瑕疵损坏、dirt—污垢、erosion—侵蚀以及tuunderstrike—雷击。需要注意的是，一张图像样张中可能没有缺陷、多个同类缺陷或者多个不同缺陷。
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【数据背景】机舱是风力发电机最关键最重要的部件，机舱内部包括风力发电机的很多关键设备，包括齿轮箱、发电机等，维护人员可以通过风电机塔进入机舱。风机机舱目标检测是利用计算机视觉技术，对机舱目标进行自动化识别和定位的过程，进一步可以评估机舱状态。通过风机机舱目标检测，可以实现自动化的运维管理和状态诊断，提高风力发电机的可靠性和运行效率，降低运维成本和人工干预。
【应用领域】AI+风机机舱目标检测
【文件目录】包含以下4个数据文件：
【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2810+风机图像样张，所有图像样张均包含xml标注，train包含2117+图像样张及其对应的xml标注，valid包含501+图像样张及其对应的xml标注，test包含192+图像样张及其对应的xml标注，使用时也可以自行划分训练集、验证集和测试集。最后，检测标签主要包含3大类，分别为hub—机舱、tower—机身以及blade—风机叶片。
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【数据背景】对风机的关键部件进行状态监测是十分重要的，监测的基础是对风机各个设备部件进行准确的分割识别。基于该数据集，可以训练或微调语义分割模型，将图像中的每个像素进行分类，使得同一类别的像素具有相同的标签，从而将风机图像中的不同部分（例如叶片、塔筒、发电机等）进行准确的分割，以便进行后续的分析和处理。基于此实现运行状态下的实时设备分割，对风电场的安全高效运行具有重要作用。
【应用领域】AI+风机设备部件分割
【文件目录】包含以下2个数据文件：
【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1280x1080。数据集共包含7993+风机设备部件图像样张，所有图像样张均包含对应的XML标注，数据集未采用数据增广，可以自行划分训练集、验证集和测试集。最后，设备部件标签主要包含4大类，分别为hub—机舱、trunk—机身、Leading—叶片以及pressure—桨毂。
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【应用领域】AI+风机表面瑕疵检测
【文件目录】包含以下4个数据文件：
【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5288+风机表面图像样张，所有图像样张均包含xml标注，train包含4330+图像样张及其对应的xml标注，valid包含681+图像样张及其对应的xml标注，test包含277+图像样张及其对应的xml标注。数据集未采用数据增广，使用时也可以自行划分训练集、验证集和测试集。需要注意的是，该数据集涉及细粒度目标识别，一张图像样张中可能没有瑕疵、1个瑕疵或者很多个瑕疵，瑕疵标签均表示为Wind_turbine_dmg。
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