基于多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏組件紅外熱斑故障識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110963310.3 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN113657310A 公開(kāi)（公告）日 2021-11-16
申請(qǐng)公布號(hào) CN113657310A 申請(qǐng)公布日 2021-11-16
分類號(hào) G06K9/00（2006.01）I;G06K9/40（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 黃劍鋒 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 華風(fēng)數(shù)據(jù)（深圳）有限公司
代理機(jī)構(gòu) 深圳市中智立信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 劉蕊
地址 518000廣東省深圳市龍華新區(qū)觀瀾街道觀光路1301號(hào)銀星科技大廈6樓D609
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏組件紅外熱斑故障識(shí)別方法，包括：將無(wú)人機(jī)拍攝的紅外視頻按照每隔12幀采樣一張的方式提取圖片；對(duì)圖片進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)預(yù)處理；將經(jīng)過(guò)處理后的圖片劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；基于訓(xùn)練集利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，并將訓(xùn)練得到的模型帶入測(cè)試集中進(jìn)行評(píng)估驗(yàn)證；利用經(jīng)過(guò)評(píng)估驗(yàn)證的模型進(jìn)行熱斑紅外圖片的識(shí)別。本發(fā)明可利用無(wú)人機(jī)拍攝太陽(yáng)能光伏板的遠(yuǎn)紅外視頻，利用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，解決智能識(shí)別太陽(yáng)能光伏板熱斑故障的問(wèn)題。