数据集介绍

当前风电行业面临着设备故障检测效率低、人工巡检成本高等挑战。现有的检测方案多依赖于人工经验，容易出现遗漏和误判，无法满足快速发展中的市场需求。该数据集旨在提供高质量的风电机舱内部部件图像，帮助开发更精准的目标检测模型，提升设备故障检测的自动化水平和准确性。数据集包含5000幅风电机舱内部图像，数据采集采用高分辨率相机在实际工作环境中进行，确保图像的真实反映。质量控制方面，采用多轮标注和一致性检查，确保数据的标注精度。存储格式为JPEG，数据按部件类型和图像ID组织，方便后续使用和分析。