chore: initial commit for Infrared Equipment Detection System

- Add YOLO-based infrared thermal image detection system - Add dataset configuration (dataset.yaml) with 12 equipment classes - Add training, validation and detection scripts - Add temperature feature extraction and fault diagnosis modules - Update README and CLAUDE.md with correct dataset paths - Optimize .gitignore to track dataset.yaml while ignoring large data files
2026-03-26 21:36:08 +08:00
commit fd1a5f4050
19 changed files with 2920 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,280 @@
+# 工作进度记录
+
+## 项目概述
+
+- **项目名称**: 红外故障检测 (InfraredFault)
+- **项目路径**: `/home/sky/files/PythonProjects/InfraredFault/1BaseOnYOLO`
+- **基于报告**: 李傲琦-阶段性报告(202602).pdf
+- **目标**: 基于YOLO实现红外图像目标识别与ROI区域温度特征提取
+
+---
+
+## 阶段一：项目初始化与环境配置 ✅
+
+### 完成时间
+2026-03-26
+
+### 完成内容
+
+#### 1. 环境配置
+- 使用 `uv` 管理Python环境
+- 初始化项目 `infrared-fault` (Python 3.10)
+- GPU支持：
+  - GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060 (8GB)
+  - 驱动版本: 595.79
+  - CUDA Driver: 13.2
+  - PyTorch 2.11.0+cu130
+  - cuDNN 9.19.0.56
+  - YOLO GPU推理已验证 ✅
+- 安装核心依赖：
+  - `torch==2.11.0`, `torchvision==0.26.0` (深度学习框架)
+  - `ultralytics>=8.4.27` (YOLOv8目标检测)
+  - `opencv-python` (图像处理)
+  - `numpy`, `pandas`, `pillow`, `matplotlib`, `seaborn`, `scikit-learn`, `tqdm`
+
+#### 2. 项目目录结构
+```
+1BaseOnYOLO/
+├── data/
+│   ├── images/           # 红外图像目录
+│   ├── labels/           # YOLO标注文件目录
+│   └── yaml/
+│       └── dataset.yaml  # YOLO数据集配置
+├── models/
+│   └── train/            # 训练输出目录
+├── src/
+│   ├── __init__.py
+│   ├── detect.py         # YOLO检测模块
+│   ├── extract_temp.py   # ROI温度特征提取
+│   ├── diagnose.py       # 故障诊断Pipeline
+│   └── utils/
+│       ├── __init__.py
+│       └── temp_utils.py # 温度特征工具函数
+├── weights/              # 模型权重目录
+├── 工作计划.md            # 项目工作计划
+└── pyproject.toml        # uv项目配置
+```
+
+#### 3. 核心模块实现
+
+**src/detect.py** - YOLO目标检测模块
+- `InfraredDetector` 类：红外图像目标检测器
+  - `load_model()`: 加载YOLO模型
+  - `detect()`: 返回检测结果列表（含bbox、confidence、class_id、class_name）
+  - `detect_and_draw()`: 检测并绘制结果图像
+- `train_yolo_model()`: YOLO模型训练函数
+- `validate_model()`: 模型验证函数
+
+**src/extract_temp.py** - ROI温度特征提取模块
+- `TempFeatureExtractor` 类：温度特征提取器
+  - `detect_and_extract()`: 检测+温度提取
+  - `extract_from_roi()`: 从ROI提取温度特征
+  - `extract_from_bbox()`: 从指定边界框提取温度特征
+- `load_infrared_image()`: 加载红外图像
+- `batch_extract_features()`: 批量处理图像
+
+**src/diagnose.py** - 故障诊断模块
+- `FaultDiagnoser` 类：故障诊断器
+  - `diagnose()`: 单图故障诊断
+  - `_check_fault()`: 判断是否故障
+  - `_classify_fault()`: 故障分类（hotspot/local_overheating/overheat/suspect）
+  - `_generate_summary()`: 生成诊断摘要
+  - `batch_diagnose()`: 批量诊断
+- `load_threshold_config()`: 加载温度阈值配置
+
+**src/utils/temp_utils.py** - 温度特征工具函数
+- `extract_temp_stats()`: 温度统计特征（max/min/mean/std/median）
+- `extract_temp_histogram()`: 温度分布直方图
+- `calculate_temp_gradient()`: 温度梯度特征
+- `extract_temp_features()`: 完整温度特征提取
+- `normalize_roi()`: ROI归一化处理
+
+**data/yaml/dataset.yaml** - YOLO数据集配置
+- 数据集路径配置
+- 类别定义（fault）
+- 图像尺寸和批量大小配置
+
+#### 4. Git提交记录
+
+| Commit | 消息 |
+|--------|------|
+| `10094b1` | 初始化项目结构 |
+| `f393acd` | 添加pyproject.toml项目配置 |
+| `81fdf8b` | 添加uv.lock依赖锁文件 |
+| `8e12633` | 添加源代码：检测、温度提取、诊断模块 |
+| `fdd9274` | 更新.gitignore忽略.python-version |
+
+---
+
+## 阶段二：YOLO模型训练与优化 ✅
+
+**状态**: 已完成
+
+### 完成内容
+
+#### 1. 训练脚本
+- `scripts/train.py`: YOLO模型训练脚本
+- `scripts/prepare_dataset.py`: 数据集准备脚本
+- `scripts/create_sample_dataset.py`: 示例数据集生成器
+
+#### 2. 测试脚本
+- `scripts/test_cuda.py`: CUDA/cuDNN环境测试脚本
+
+#### 3. 数据集下载与转换
+- 数据来源: SCIDB红外电力设备数据集
+- 下载URL: data/dataurls.txt (895个链接)
+- 下载完成: 763张图像
+- 类别: Wave Traps(153), Power Transformers(178), Circuit Breakers(162), Surge Arresters(181), Disconnectors(89)
+- 训练集: 610张, 验证集: 153张
+- 格式: YOLO格式 (data/infrared/)
+- **类别ID**: Wave Traps=0, Power Transformers=1, Circuit Breakers=2, Surge Arresters=3, Disconnectors=4
+
+#### 4. 模型训练
+- 基础模型: YOLOv8n (nano)
+- 训练轮数: 46 epochs (EarlyStopping触发，最佳在epoch 26)
+- 图像尺寸: 640
+- 批量大小: 16
+- 训练设备: GPU (CUDA)
+- 训练状态: ✅ 已完成
+- 模型权重: `weights/infrared_yolov8n.pt`
+
+#### 5. 训练结果（5类别模型）
+| 类别 | Precision | Recall | mAP@0.5 |
+|------|----------|--------|---------|
+| Wave Traps | 0.998 | 1.000 | 0.995 |
+| Power Transformers | 0.993 | 1.000 | 0.995 |
+| Circuit Breakers | 0.998 | 1.000 | 0.995 |
+| Surge Arresters | 1.000 | 0.971 | 0.995 |
+| Disconnectors | 0.998 | 1.000 | 0.995 |
+| **总体** | **0.997** | **0.994** | **0.995** |
+
+**模型性能**: mAP@0.5 = 99.5%, mAP@0.5:0.95 = 99.5%, Precision = 99.7%, Recall = 99.4%
+
+### 待完成
+- [x] 准备YOLO格式数据集
+- [x] 数据集划分（训练集/验证集）
+- [x] YOLOv8模型训练（28 epochs完成）
+- [x] 导出best.pt模型
+- [x] 模型评估与优化（EarlyStopping在epoch 28触发）
+
+---
+
+## 阶段三：ROI温度特征提取 ✅
+
+**状态**: 已完成
+
+### 完成时间
+2026-03-26
+
+### 完成内容
+
+#### 1. 温度统计特征 (`src/utils/temp_utils.py`)
+- `extract_temp_stats()`: max/min/mean/std/median 温度统计
+- `extract_temp_histogram()`: 温度分布直方图（32 bins）
+- `calculate_temp_gradient()`: 温度梯度特征（Sobel算子）
+- `normalize_roi()`: ROI归一化处理（minmax/zscore）
+
+#### 2. 温度特征提取器 (`src/extract_temp.py`)
+- `TempFeatureExtractor` 类:
+  - `detect_and_extract()`: 检测+温度特征提取
+  - `extract_from_roi()`: 从ROI提取完整温度特征
+  - `extract_from_bbox()`: 从指定边界框提取温度特征
+- `load_infrared_image()`: 红外图像加载
+- `batch_extract_features()`: 批量处理
+
+#### 3. 端到端测试验证
+- YOLO检测: 成功检测到Wave Traps，置信度0.995
+- 温度特征: 成功提取temp_max=255, temp_mean=97.49, gradient等
+- 故障诊断: 成功诊断出1个故障
+
+---
+
+## 阶段四：故障诊断接口 ✅
+
+**状态**: 已完成
+
+### 完成时间
+2026-03-26
+
+### 完成内容
+
+#### 1. 故障诊断器 (`src/diagnose.py`)
+- `FaultDiagnoser` 类:
+  - `diagnose()`: 单图故障诊断（检测+温度提取+判断）
+  - `_check_fault()`: 根据温度阈值判断是否故障
+  - `_classify_fault()`: 故障分类（hotspot/local_overheating/overheat/suspect）
+  - `_generate_summary()`: 生成诊断摘要
+  - `batch_diagnose()`: 批量诊断
+- `load_threshold_config()`: 加载温度阈值配置
+
+#### 2. 故障分类规则
+| 类型 | 条件 |
+|------|------|
+| hotspot | std_temp > 30 |
+| local_overheating | temp_range(max-mean) > 50 |
+| overheat | max_temp > 180 |
+| suspect | 其他情况 |
+
+#### 3. 输出格式
+```json
+{
+  "image": "FLIR0150.jpg",
+  "detections": [...],
+  "faults": [{
+    "bbox": [...],
+    "confidence": 0.995,
+    "temp_max": 255.0,
+    "fault_status": "abnormal",
+    "fault_type": "hotspot"
+  }],
+  "summary": {
+    "status": "fault_detected",
+    "fault_count": 1,
+    "abnormal_count": 1
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 阶段五：测试与验证 ✅
+
+**状态**: 已完成
+
+### 完成时间
+2026-03-26
+
+### 完成内容
+
+#### 1. 端到端流程测试
+- ✅ YOLO目标检测正常工作
+- ✅ ROI温度特征提取正常
+- ✅ 故障诊断Pipeline正常工作
+- ✅ 批量诊断功能正常
+
+#### 2. 测试结果
+| 测试项 | 结果 |
+|--------|------|
+| 检测速度 | ~5ms/图像（GPU inference） |
+| 温度特征提取 | 成功提取7维特征 |
+| 诊断状态 | 返回结构化JSON结果 |
+| 批量诊断 | 153张验证集图像全部处理成功 |
+
+#### 3. 性能指标
+- GPU推理速度: 4.4-9.2ms/图像
+- 检测置信度: >0.99
+- 温度特征: max/min/mean/std/median/histogram/gradient
+
+---
+
+## 更新记录
+
+- **2026-03-26**: 完成阶段一，项目初始化与环境配置
+- **2026-03-26**: 完成数据集下载（763张），开始YOLOv8训练
+- **2026-03-26**: 完成4 epoch训练，mAP@0.5达99.5%，模型已保存
+- **2026-03-26**: 修复GPU环境问题，PyTorch 2.11.0+cu130与cuDNN 9.19.0.56正常工作
+- **2026-03-26**: 修复diagnose.py导入错误，完成阶段三（ROI温度特征提取）和阶段四（故障诊断接口）代码实现
+- **2026-03-26**: 完成端到端Pipeline测试，所有模块正常工作
+- **2026-03-26**: 完成阶段二训练优化：28 epochs训练，mAP@0.5=99.5%, Precision=100%, Recall=100%
+- **2026-03-26**: 修复convert_to_yolo.py类别ID错误，重新转换数据集并训练5类别模型
+- **2026-03-26**: 5类别模型训练完成：46 epochs，mAP@0.5=99.5%，各类别均衡