【技术实现步骤摘要】
一种基于计算机视觉的沙漠光伏电池组位姿调整方法
本申请涉及计算机视觉领域，具体涉及一种基于计算机视觉的沙漠光伏电池组位姿调整方法。
技术介绍
沙漠是地球上比较常见的地形之一，全世界有20％左右的陆地为沙漠，随着光伏发电技术的发展，沙漠难得的广大面积和丰富的太阳能资源，成为了光伏发电站的最佳选址地。但沙漠中的沙尘暴会破坏光伏板，如果不能及时发现沙尘暴并将光伏板保护起来，会造成极大的损失。沙漠中风速较大时，如果光伏板的姿态不合适，大风也可能会对光伏板造成破坏。现有的沙尘暴检测技术，如2020年5月8日公开的“CN111127515A沙尘移动路径的预测方法、系统及电子设备”公开了一种预测沙尘路径的方法，获取沙尘影像中相邻两帧图像的沙尘数据，并计算出相邻两帧沙尘图像的差分结果；根据差分结果得到沙尘影像中沙尘的运动矢量场，利用沙尘影像中沙尘的运动矢量场计算得到沙尘影像中沙尘区域的运动速度；根据沙尘区域的运动速度，得到沙尘的移动路径。其方法实现了沙尘路径的预测，但是以小时为单位的预测，更新过慢，不一定能及时保护光伏板。<...
【技术保护点】
1.一种基于计算机视觉的沙漠光伏电池组位姿调整方法，其特征在于，该方法包括：/n步骤S1：在光伏发电站设置可旋转的相机，旋转相机对各个方向进行拍摄，获取原始图像；将原始图像输入沙尘暴检测网络，检测原始图像中是否存在沙尘暴；/n若不存在沙尘暴，执行步骤S4；若存在沙尘暴，执行步骤S2；/n步骤S2：将包含沙尘暴的原始图像输入沙尘暴定向网络，检测沙尘暴并输出沙尘暴包围框，调整相机的偏航角y和俯仰角p使沙尘暴包围框的中心点与相机拍摄原始图像的中心点重合，获取沙尘暴定向图像；/n根据相邻帧沙尘暴定向图像对应的沙尘暴包围框的面积和中心点方向变化检测沙尘暴水平移动方向角α，检测水平风向...
【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的沙漠光伏电池组位姿调整方法，其特征在于，该方法包括：
步骤S1：在光伏发电站设置可旋转的相机，旋转相机对各个方向进行拍摄，获取原始图像；将原始图像输入沙尘暴检测网络，检测原始图像中是否存在沙尘暴；
若不存在沙尘暴，执行步骤S4；若存在沙尘暴，执行步骤S2；
步骤S2：将包含沙尘暴的原始图像输入沙尘暴定向网络，检测沙尘暴并输出沙尘暴包围框，调整相机的偏航角y和俯仰角p使沙尘暴包围框的中心点与相机拍摄原始图像的中心点重合，获取沙尘暴定向图像；
根据相邻帧沙尘暴定向图像对应的沙尘暴包围框的面积和中心点方向变化检测沙尘暴水平移动方向角α，检测水平风向角度β、水平风向偏航角θ和水平风速v，计算一帧沙尘暴图像的沙尘暴威胁指数S，将连续多帧沙尘暴图像对应的S相加并除以相加的帧数，得出平均威胁指数S′，判断沙尘暴是否对光伏发电站存在威胁；
若沙尘暴对光伏发电站存在威胁，执行步骤S3；若沙尘暴对光伏发电站不存在威胁，执行步骤S4；
步骤S3：先调整使光伏板偏航角y′与水平风向偏航角θ相差180°，再调整使光伏板俯仰角p′逐渐增加到90°；
步骤S4：将多帧原始图像输入光照分级网络检测光照等级，筛选并输出光照等级最高的原始图像对应的偏航角y1和俯仰角p1，结合拍摄光照等级高原始图像时刻的水平风速v1、水平风向角度β1计算光伏板的最佳偏航角y′1和最佳俯仰角p′1。
2.如权利要求1所述的方法，其特征还在于，所述沙尘暴检测网络的训练方法包括：
以若干张原始图像为数据集；
人工对数据集进行标注，标注出每张原始图像中是否存在沙尘暴，生成标注数据；
使用均方误差损失函数进行网络的训练。
3.如权利要求1所述的方法，其特征还在于，所述沙尘暴定向网络的训练方法包括：
以若干张存在沙尘暴的原始图像为数据集；
人工对数据集进行标注，标注出每张原始图像中沙尘暴的包围框，生成标注数据；
使用均方误差损失函数进行网络的训练。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测沙尘暴水平移动方向角α，检测水平风向角度β、水平风向偏航角θ的方法为：
以铅直向下的角度俯视相机及其周围沙漠，将相机在地面平面上的投影点记为b，在地...
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