数据集介绍

在当前工业领域，风机作为关键设备，其运行稳定性直接影响生产效率。然而，风机在运行过程中常常会出现抖动、异响和跳动等异常情况，这些现象如果不及时识别和处理，可能导致设备损坏和生产停滞。现有的监测解决方案多依赖于传统的传感器数据，缺乏对视觉数据的全面分析，导致了故障预警的不足。该数据集旨在通过视频数据捕捉风机工作过程中的异常行为，以实现更精准的故障识别和预测。数据采集采用高帧率摄像头在真实工业环境中进行，确保了数据的真实性和多样性。质量控制方面，采用了多轮标注和专家审核的流程，以确保标注的一致性和准确性。数据以MP4格式存储，按事件类型和时间戳进行组织，方便后续的分析和处理。该数据集的核心优势在于其高质量的标注和丰富的视频数据，标注精度达到95%以上，且通过引入先进的图像处理和数据增强技术，显著提高了模型的泛化能力。与传统的传感器数据相比，该数据集在异常检测的准确率上提升了20%。