【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法及系统
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法及系统。
技术介绍
对光伏电站来说，尘埃污染是影响发电量的重要因素，不仅会减少组件接受的光辐照量、影响系统效率、降低发电量，局部遮蔽还会引起热斑效应、造成发电量损失、影响组价的寿命，同时造成安全隐患。所以在光伏电站运维中，对光伏组件的清扫工作尤为重要。对于光伏电池板的清洁，目前最常采用的是各式各样的光伏机器人进行清扫，而在日常清洁维护工作中，会出现轮子悬空、轮子沉陷、缠绕卡死等状况，导致清洁机器人无法动弹。尽管目前的光伏机器人都有卡死自动校正的功能，但是当光伏机器人因轮子偏离轨道造成的沉陷卡死，只能通过人工发现和校正，而这样使监管人员不能及时发现并处理，影响工作效率。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法及系统，所采用的技术方案具体如下：第一方面，本专利技术一个实施例提供了一种基于人工智能的光伏机器人...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n采集光伏机器人工作过程中的图像信息，经预处理后得到预处理图像，所述图像信息包括所述光伏机器人的特征信息和所述光伏机器人当前时刻所处电池板的特征信息；/n将所述预处理图像经过关键点检测网络，获得第一关键点和第二关键点，并计算所述第一关键点和所述第二关键点的距离，为第一距离，所述第一距离用于反映当前时刻所述光伏机器人在所处电池板的位置；/n获取当前时刻所述光伏机器人的底部中心点到所处电池板的距离，为第二距离；/n获取当前时刻所述第一距离与上一时刻所述第一距离的差值，结合所述第二距离获取沉陷卡死度量值...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集光伏机器人工作过程中的图像信息，经预处理后得到预处理图像，所述图像信息包括所述光伏机器人的特征信息和所述光伏机器人当前时刻所处电池板的特征信息；
将所述预处理图像经过关键点检测网络，获得第一关键点和第二关键点，并计算所述第一关键点和所述第二关键点的距离，为第一距离，所述第一距离用于反映当前时刻所述光伏机器人在所处电池板的位置；
获取当前时刻所述光伏机器人的底部中心点到所处电池板的距离，为第二距离；
获取当前时刻所述第一距离与上一时刻所述第一距离的差值，结合所述第二距离获取沉陷卡死度量值，所述差值为所述光伏机器人当前时刻与上一时刻之间的移动距离；
当所述沉陷卡死度量值超过预设阈值时，判定光伏机器人处于沉陷卡死状态。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法，其特征在于，所述的所述第一关键点为所述光伏机器人的中心点，且包含其位置信息；所述第二关键点为所述光伏机器人所处电池板中与所述光伏机器人运行方向相反且在上方的角点，且包含其位置信息。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法，其特征在于，所述的获取当前时刻所述光伏机器人的底部中心点到所处电池板的距离，包括：在所述光伏机器人底部中心点位置安装红外测距传感器，实时测量所述光伏机器人底部中心点到电池板表面的高度。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法，其特征在于，所述的沉陷卡死度量值为：
其中，ΔL为所述移动距离，h为所述第二距离，k为非零常数，α为第一调整系数，β为第二调整系数。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法，其特征在于，还包括结合BIM及其信息交换模块和WebGIS对所述光伏机器人沉陷卡死的检测结果进行可视化处理。
6.一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡...
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