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申请/专利权人：国能(海南)新能源发展有限公司;武汉跨克信息技术有限公司
摘要：本发明提供光伏电站缺陷识别诊断方法，包括：S1、对待识别设备红外图像数据集C的训练集，采用随机概率重采样中的训练图像抽取方案，强化目标检测算法学习小目标特征，得到重采样数据集RC；S2、提出多尺度的Mosaic混合增广，获取多尺度数据集MC；S3、采用动态自适应混合策略，多角度模拟真实遮挡的场景，得到抗遮挡数据集SC；S4、依序获取重采样数据、多尺度数据和抗遮挡数据得到待训练数据集TC，利用待训练数据集训练目标检测算法，并实现光伏组件缺陷目标的检测。该光伏电站缺陷识别诊断方法有效解决了样本不均衡的问题，具有更高的检测精度，可以适应环境地形复杂的光伏电站组件缺陷识别场景，减少了出现目标漏检、误检的情况。
主权项：1.光伏电站缺陷识别诊断方法，其特征在于：包括以下内容：S1、对待识别设备红外图像数据集C的训练集，采用随机概率重采样中的训练图像抽取方案，强化目标检测算法学习小目标特征，得到重采样数据集RC；S2、针对大、中、小尺度目标间不均衡现象，提出多尺度的Mosaic混合增广，获取多尺度数据集MC；S3、采用动态自适应混合策略，多角度模拟真实遮挡的场景，得到抗遮挡数据集SC；S4、依序获取重采样数据、多尺度数据和抗遮挡数据得到待训练数据集TC，利用待训练数据集训练目标检测算法，并实现光伏组件缺陷目标的检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能(海南)新能源发展有限公司 武汉跨克信息技术有限公司 光伏电站缺陷识别诊断方法
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