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申请/专利权人：华能新疆能源开发有限公司南疆清洁能源分公司;西安热工研究院有限公司
摘要：本发明实施例提供了一种用于无人机自动巡检的热斑图像自动识别系统，其通过无人机来采集光伏组件的可见光图像，并采用基于深度学习的机器视觉技术提取出光伏组件表面状态的深层特征和浅层特征，进而基于光伏组件表面状态的深层特征与浅层特征之间的特征差异对两者进行信息补偿式融合，以此来实现对光伏组件表面状态的全面表征，从而精准识别光伏组件表面的小型热斑。这样，可以提高光伏组件表面小型热斑的识别精度，减少人工巡检的成本和风险，实现对光伏组件的高效巡检。
主权项：1.一种用于无人机自动巡检的热斑图像自动识别系统，其特征在于，包括：光伏组件图像获取模块，用于获取由部署于无人机的相机采集的光伏组件可见光图像；深浅特征提取模块，用于对所述光伏组件可见光图像进行深浅特征提取以得到光伏组件表面浅层特征图和光伏组件表面深层特征图；语义强化模块，用于对所述光伏组件表面深层特征图进行语义强化以得到光伏组件表面空间语义强化特征图；信息补偿式融合模块，用于对所述光伏组件表面空间语义强化特征图和所述光伏组件表面浅层特征图进行信息补偿式融合以得到补偿光伏组件表面多尺度融合表示特征图；热斑检测模块，用于基于所述补偿光伏组件表面多尺度融合表示特征图，确定检测结果。
全文数据：
权利要求：
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