一种基于深度学习的太阳能光伏组件热斑检测方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的太阳能光伏组件热斑检测方法，包括以下步骤：S1：获取光伏组件的热斑图像，构建数据集；S2：对数据集中的热斑图像数据进行数据增强；S3：构建热斑识别模型，基于数据集对热斑识别模块进行训练；S4：将待识别的光伏组件图像送入热斑识别模型进行识别，获取热斑检测结果。与现有技术相比，本发明具有识别准确性高，可视化效果好等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的太阳能光伏组件热斑检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114627044A
申请号 ：
CN202111399216.6
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2021-11-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王道累姚勇张世恒朱瑞袁斌霞韩清鹏
申请人 ：
上海电力大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区平凉路2103号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
叶敏华
优先权 ：
CN202111399216.6
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/82
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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