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公开(公告)号:CN112927222B
公开(公告)日:2022-10-04
申请号:CN202110330963.8
申请日:2021-03-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于混合改进Faster R‑CNN实现多种类光伏阵列热斑检测方法。该方法采集光伏阵列多尺度的红外图像数据,剔除异常的图像数据后,进行热斑等光伏缺陷的类别和回归框标注。通过在线数据增强增加样本的数据量,先输入训练热斑阴影类检测模型,接着输入训练光伏面板类检测模型。通过光伏面板类检测模型的面板检测结果,将热斑阴影类模型检测结果中不在检测面板内的目标去除掉,最后输出原图和图像中光伏面板、一类热斑、二类热斑和阴影四类的检测结果。本发明能够准确对光伏阵列的红外热斑进行检测与定位。
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公开(公告)号:CN112927222A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110330963.8
申请日:2021-03-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合改进Faster R‑CNN实现多种类光伏阵列热斑检测方法。该方法采集光伏阵列多尺度的红外图像数据,剔除异常的图像数据后,进行热斑等光伏缺陷的类别和回归框标注。通过在线数据增强增加样本的数据量,先输入训练热斑阴影类检测模型,接着输入训练光伏面板类检测模型。通过光伏面板类检测模型的面板检测结果,将热斑阴影类模型检测结果中不在检测面板内的目标去除掉,最后输出原图和图像中光伏面板、一类热斑、二类热斑和阴影四类的检测结果。本发明能够准确对光伏阵列的红外热斑进行检测与定位。
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