# 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/2BaseOnYOLO_InfraredData`
- **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
- **更新日期**: 2026-03-26

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## 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 |

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## 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）

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## 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

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## 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": [{
    "temp_max": 255.0,
    "fault_status": "abnormal",
    "fault_type": "hotspot"
  }],
  "summary": {
    "status": "fault_detected",
    "detection_count": 1,
    "abnormal_count": 1
  }
}
```

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## 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

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## 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

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## 新数据集训练记录 (12类)

**完成时间**: 2026-03-26

### 新数据集概况
- **数据集**: 12类电力设备红外图像
- **训练集**: 6735张
- **验证集**: 767张
- **类别**: bushing, arrester, breaker, clamp, conservator, current-transformer, disconnector, disconnector2, disconnector3, heat-sink, insulator, transformer

### 训练配置
- **基础模型**: YOLOv8n
- **训练轮数**: 50 epochs
- **图像尺寸**: 640
- **设备**: NVIDIA GeForce RTX 4060 (GPU)

### 验证结果
| 指标 | 值 |
|------|-----|
| mAP@0.5 | 76.42% |
| mAP@0.5:0.95 | 61.64% |
| Precision | 66.58% |
| Recall | 87.93% |

### 各类别性能
| 类别 | Precision | Recall | mAP@0.5 |
|------|-----------|--------|---------|
| bushing | 0.925 | 0.990 | 0.994 |
| arrester | 0.930 | 0.980 | 0.991 |
| breaker | 0.797 | 0.910 | 0.898 |
| clamp | 0.781 | 0.973 | 0.918 |
| conservator | 0.546 | 0.823 | 0.718 |
| current-transformer | 0.856 | 0.977 | 0.951 |
| disconnector | 0.651 | 0.975 | 0.813 |
| disconnector2 | 0.306 | 0.767 | 0.286 |
| disconnector3 | 0.566 | 0.940 | 0.886 |
| heat-sink | 0.612 | 0.429 | 0.546 |
| insulator | 0.731 | 0.966 | 0.880 |
| transformer | 0.289 | 0.822 | 0.290 |

### 数据问题
- 发现2张图像标签存在类别ID越界问题（class 12超出0-11范围），需要修正
- disconnector2和transformer类别mAP较低，可能需要更多训练数据或数据增强