[发明专利]一种基于深度学习的光伏故障检测方法在审
| 申请号： | 202211051417.1 | 申请日： | 2022-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN115393747A | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 冯文新;黄剑锋;周玉龙 | 申请（专利权）人： | 华风数据（深圳）有限公司;国电电力新疆新能源开发有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06V20/40;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/764;G06V20/70 |
| 代理公司： | 深圳市中融创智专利代理事务所(普通合伙) 44589 | 代理人： | 李朦;叶垚平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙华区观澜*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的光伏故障检测方法，包括以下步骤：通过无人机搭载摄像头巡检拍摄获取光伏板的视频数据；获得可见光和红外光下的光伏组件故障视频；采用OpenCV将视频转化为图像；对图像数据进行预处理和数据增强；基于Resnet50神经网络实现可见光和红外光两种环境下图像自动分类；利用LabelImg软件对红外光下图像中热斑故障目标区域进行标签标记，利用深度学习目标检测算法训练色度变化处理后的红外光光伏组件图像，获得红外光热斑故障检测模型；利用LabelImg软件对可见光下异物、脏污、裂痕等故障目标进行标签标记，本发明具备无需人工干预，降低复杂性，提高实用性的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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