本發(fā)明涉及電力領(lǐng)域，具體涉及一種異常光伏電板檢測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、光伏電板，也稱為太陽能電池板，是一種利用太陽光產(chǎn)生電力的裝置。它們通過光伏效應(yīng)將太陽能轉(zhuǎn)換成直流電能。光伏電板主要由半導(dǎo)體材料制成，通常是硅，可以是單晶硅或多晶硅。光伏電板廣泛應(yīng)用于住宅、商業(yè)和工業(yè)領(lǐng)域，用于發(fā)電和為電網(wǎng)提供補(bǔ)充能源。

2、若光伏電板檢測在異常情況發(fā)展到嚴(yán)重程度之前未能及時發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)致沒有采取措施進(jìn)行修復(fù)或更換，造成光伏電板進(jìn)一步損壞和降低光伏電板的壽命；熱點(diǎn)、局部溫度升高等可能會影響光伏電板的工作效率和發(fā)電能力。

3、目前的檢測光伏電板異常狀態(tài)通常是依靠人工去巡檢確認(rèn)，增大了維修時間和維修人員的工作量及成本。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為實(shí)現(xiàn)上述目的及其它相關(guān)目的，本發(fā)明公開了一種異常光伏電板檢測方法，包括：

2、獲取光伏電板的待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集，所述待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中的照片一一對應(yīng)，且每兩張一一對應(yīng)的照片在同一位置獲??；

3、對待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)處理；

4、將待檢測紅外圖像集輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的紅外圖像光伏電板檢測模型中，將待檢測可見光圖像集輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的可見光光伏電板檢測模型中，對異常光伏電板進(jìn)行檢測，并獲取異常光伏電板在圖像中所在位置信息；

5、將位置信息共享于待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中。

6、進(jìn)一步的，所述紅外圖像光伏電板檢測模型的建立包括：

7、獲取待訓(xùn)練紅外圖像集；

8、對待訓(xùn)練紅外圖像集進(jìn)行預(yù)處理；

9、對預(yù)處理完畢的待訓(xùn)練紅外圖像集中的異常光伏電板進(jìn)行標(biāo)注；

10、采用resnet18分類模型對標(biāo)注完畢的待訓(xùn)練紅外圖像集進(jìn)行訓(xùn)練。

11、進(jìn)一步的，獲取所述待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集時，包括以下步驟：

12、獲取所拍攝光伏電板的長度；

13、若光伏電板長度大于預(yù)設(shè)的長度閾值，則對該光伏電板進(jìn)行不同方向的拍攝；

14、否則，對該光伏電板進(jìn)行一次拍攝，將該光伏電板完整呈現(xiàn)在圖像中。

15、進(jìn)一步的，所述對待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)處理包括：

16、對待檢測紅外圖像集進(jìn)行預(yù)裁剪；

17、根據(jù)預(yù)裁剪后的待檢測紅外圖像集對待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)裁剪；

18、對預(yù)裁剪后的待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行目標(biāo)檢測，獲取到待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中的光伏電板位置；

19、根據(jù)光伏電板位置將光伏電板從待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中進(jìn)行截??；

20、對截取后的圖像集進(jìn)行圖像分割，得到光伏電板輪廓。

21、進(jìn)一步的，所述對待檢測紅外圖像集進(jìn)行預(yù)裁剪包括：

22、獲取光伏電板的邊緣長度與待檢測紅外圖像對應(yīng)邊緣的比值y1和y2，其中：

23、y1=y1/y，y1為光伏電板上邊緣到待檢測紅外圖像上邊緣的距離與待檢測紅外圖像側(cè)邊長度的比值，y1為光伏電板上邊緣到待檢測紅外圖像上邊緣的距離，y為待檢測紅外圖像側(cè)邊長度；

24、y2=y2/y，y2為光伏電板下邊緣到待檢測紅外圖像上邊緣的距離；

25、保留待檢測紅外圖像中位于y1至y2范圍內(nèi)的部分。

26、進(jìn)一步的，根據(jù)預(yù)裁剪后的待檢測紅外圖像集對待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)裁剪包括：

27、根據(jù)每一對待檢測紅外圖像進(jìn)行預(yù)裁剪的位置，將對應(yīng)的待檢測可見光圖像的相同位置進(jìn)行裁剪。

28、進(jìn)一步的，所述對截取后的圖像集進(jìn)行圖像分割，得到光伏電板輪廓包括：

29、使用deeplabv3對圖像集進(jìn)行分割，并利用形態(tài)學(xué)進(jìn)行處理。

30、進(jìn)一步的，所述對預(yù)裁剪后的待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行目標(biāo)檢測包括：

31、采用yolov7算法對預(yù)裁剪后的待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行目標(biāo)檢測。

32、第二方面，本發(fā)明還提供了一種異常光伏電板檢測系統(tǒng)，包括：

33、圖像采集模塊，用于獲取光伏電板的待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集，所述待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中的照片一一對應(yīng)，且每兩張一一對應(yīng)的照片在同一位置獲??；

34、圖像預(yù)處理模塊，用于對待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)處理；

35、異常目標(biāo)確認(rèn)模塊，用于將待檢測紅外圖像集輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的紅外圖像光伏電板檢測模型中，將待檢測可見光圖像集輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的可見光光伏電板檢測模型中，對異常光伏電板進(jìn)行檢測，并獲取異常光伏電板在圖像中所在位置信息；將位置信息共享于待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中。

36、第三方面，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)上述方法。

37、通過采用上述技術(shù)方案，當(dāng)需要對異常光伏電板進(jìn)行識別時，首先獲取待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集，之后對待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)處理，并通過訓(xùn)練好的模型進(jìn)行檢測，檢測到異常光伏電板所處位置，將位置信息標(biāo)注在待檢測紅外圖像和待檢測可見光圖像中，便于工作人員根據(jù)位置對異常光伏電板進(jìn)行更換，提高了效率。

技術(shù)特征：

1.一種異常光伏電板檢測方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述紅外圖像光伏電板檢測模型的建立包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集時，包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)處理包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對待檢測紅外圖像集進(jìn)行預(yù)裁剪包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)預(yù)裁剪后的待檢測紅外圖像集對待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)裁剪包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對截取后的圖像集進(jìn)行圖像分割，得到光伏電板輪廓包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對預(yù)裁剪后的待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行目標(biāo)檢測包括：

9.一種異常光伏電板檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-8之一所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開一種異常光伏電板檢測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì)，其特征在于，包括：獲取光伏電板的待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集，所述待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中的照片一一對應(yīng)，且每兩張一一對應(yīng)的照片在同一位置獲??；對待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集進(jìn)行預(yù)處理；將待檢測紅外圖像集輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的紅外圖像光伏電板檢測模型中，將待檢測可見光圖像集輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的可見光光伏電板檢測模型中，對異常光伏電板進(jìn)行檢測，并獲取異常光伏電板在圖像中所在位置信息；將位置信息共享于待檢測紅外圖像集和待檢測可見光圖像集中，提高了異常光伏電板的識別效率。

技術(shù)研發(fā)人員：王平健,李凱,劉皓,李碩,趙焰,任寶琨,魏定強(qiáng),肖傳泰,王深,陳晗,閻俊君,孫博,種振,宋曉鵬
受保護(hù)的技術(shù)使用者：天津市天科數(shù)創(chuàng)科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6