HVC-Tunnel-Multimodal/Infrared-ai-research-lab
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  • v0.2.0 8813cdf6f1
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    模块解耦与结构优化 Stable

    SkyLiCoder released this 2026-03-29 00:41:35 +08:00 | 2 commits to main since this release

    主要更新

    代码解耦

    • TempFeatureExtractor 不再依赖 YOLO 模型，专注温度特征提取
    • InfraredDetector 专注目标检测
    • FaultDiagnoser 负责流程编排
    • 移除 detect.py 中重复的 train_yolo_model / validate_model 函数

    包结构优化

    • 重构为标准 src-layout 包结构
    • 导出 FaultDiagnoser, InfraredDetector, TempFeatureExtractor 三个核心类
    • 简化 API 调用方式

    使用示例

    from infrared_data import InfraredDetector, TempFeatureExtractor, FaultDiagnoser

# 温度特征提取（无需模型）
extractor = TempFeatureExtractor()
features = extractor.extract_from_roi(roi)

# 故障诊断
diagnoser = FaultDiagnoser("weights/best.pt")
result = diagnoser.diagnose("image.jpg")

    升级注意

    • TempFeatureExtractor 构造函数不再接受 model_path 参数
    • 如需检测+温度提取流程，请使用 FaultDiagnoser.diagnose()
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  • v0.1.0 e8809e26f6
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    基于红外的电气设备热故障检测系统 Stable

    SkyLiCoder released this 2026-03-28 17:59:24 +08:00 | 5 commits to main since this release

    版本概述

    首个公开发布的源代码包，版本号 v0.1.0。

    核心模块

    本包包含以下核心代码模块：

    模块 说明
    detect.py YOLO目标检测
    extract_temp.py ROI温度特征提取
    diagnose.py 故障诊断Pipeline
    utils/ 温度工具函数

    使用方式

    pip install infrared_data-0.1.0-py3-none-any.whl

    项目依赖

    Python >= 3.10
    PyTorch >= 2.5.1
    Ultralytics >= 8.4.27
    OpenCV >= 4.13.0.92

    注意事项

    仅包含源代码包，不含模型权重和数据
    需配合 YOLO 模型权重使用

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