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申请/专利权人：浙江大学
摘要：一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法。属于图像识别技术领域，具体涉及光伏组件热斑的检测技术领域。所述方法包括如下步骤：S1、对获取到的图像进行预处理，并构建训练集和测试集；S2、构建光伏组件热斑检测模型；S3、将训练集输入到步骤S2中构建的光伏组件热斑检测模型中进行训练，选择在训练过程中损失函数最小的模型作为训练完成的模型；S4、将测试集输入训练完成的模型中进行热斑检测，如果检测结果符合要求，则所述模型即为最终的光伏组件热斑检测模型，然后进入步骤S5，如果检测结果不符合要求则重新进行步骤S3；S5、利用最终的光伏组件热斑检测模型对光伏组件的红外图像进行热斑检测。
主权项：1.一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、利用无人机和识别装置获取光伏组件的红外图像，并对获取到的图像进行预处理，并构建训练集和测试集；S2、构建光伏组件热斑检测模型；所述光伏组件热斑检测模型以Yolov5模型为基础模型，进行如下改进：将Yolov5模型主干网络替换为PeleeNet网络，在PeleeNet网络后加入自主设计的注意力机制，所述自主设计的注意力机制功能为促使网络自动关注光伏组串红外图像的通道信息和位置信息的内部关系，将损失函数设置为焦点损失函数；S3、将训练集输入到步骤S2中构建的光伏组件热斑检测模型中进行训练，选择在训练过程中损失函数最小的模型作为训练完成的模型；S4、将测试集输入训练完成的模型中进行热斑检测，如果检测结果符合要求，则所述模型即为最终的光伏组件热斑检测模型，然后进入步骤S5，如果检测结果不符合要求则重新进行步骤S3；S5、利用最终的光伏组件热斑检测模型对光伏组件的红外图像进行热斑检测。
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百度查询： 浙江大学 一种基于红外图像识别光伏组件热斑的检测方法
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