[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的光伏板热斑检测方法及装置在审
| 申请号： | 202210587259.5 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN114973032A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 曹英丽;管宽岐;蔺雨桐;王笑伟 | 申请（专利权）人： | 沈阳农业大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 姬莉 |
| 地址： | 110161 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的光伏板热斑检测方法及装置，属于光伏板热斑检测技术领域，包括：获取光伏板红外图像；利用改进的目标检测算法Yolov4构建光伏板识别模型，通过光伏板识别模型识别并截取光伏板红外图像中的光伏板；利用优化的语义分割算法DeepLabV3+构建热斑分割模型，通过热斑分割模型对截取到的光伏板上的热斑进行检测分割。本发明通过对Yolov4特征提取网络进行替换，实现对航拍红外图像光伏板的快速识别，解决红外图像地面背景影响的问题，将MobileNetV2网络引入DeeplabV3+模型中实现对上述识别结果进行热斑的快速分割，可以精确检测出热斑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 光伏板热斑 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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