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申请/专利权人：浙江大学
摘要：基于改进MaskR‑CNN网络的光伏板异常检测方法。涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种基于改进神经网络的光伏板异常检测方法。解决了目前针对利用神经网络高精度图像识别技术来自动检测光伏板表面的裂纹和污垢，还存在的在复杂背景下对异常数据识别精度低和识别效率低的问题。本发明在MaskR‑CNN中引入位置通道注意力机制，对于位置通道注意力机制的设计，采用分通道处理的方式，提升了图像处理效率和特征提取能力，提升了模型对异常区域的识别精度，尤其是在复杂背景下的性能。
主权项：1.基于改进MaskR-CNN网络的光伏板异常检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、建立光伏板异常数据集：采集数据构造样本集，扩充正样本数量，扩充数据集；S2、对光伏板图像预处理，将获取的图像初始轮廓L和图像边缘N进行收敛得到收敛边缘E，采用形态学闭运算填补收敛边缘E轮廓线中的断裂，得到包含光伏板边缘轮廓的图像C，并使用均值滤波对图像C进行优化，得到单通道边缘特征灰度图像；S3、对MaskR-CNN网络进行改进，得到改进MaskR-CNN网络，具体为：首先将MaskR-CNN网络的输入由3通道调整为4通道；然后在MaskR-CNN网络主干网络之前引入位置通道注意力机制，使用RGB三通道图像及经过位置通道注意力机制输出的特征图作为改进后的MaskR-CNN网络的四通道图像输入；S4、利用光伏板异常数据集对改进MaskR-CNN网络进行训练，直到网络符合要求，然后使用改进MaskR-CNN网络对光伏板进行异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于改进Mask R-CNN网络的光伏板异常检测方法
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