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方案

本发明专利技术公开了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，涉及人工智能领域。该方法包括如下步骤：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；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；利用红外测距传感器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；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。实现了对光伏机器人沉陷卡死问题的自动和实时监测。

【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沉陷卡死检测方法，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。优选的，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。优选的，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。优选的，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。进一步的，该方法还包括结合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。第二方面，本专利技术另一个实施例提供了一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测系统，该系统包括：图像采集模块，用于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；第一距离获取模块，用于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；第二距离获取模块，用于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；沉陷卡死计算模块，用于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；沉陷卡死判定模块，用于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。优选的，所述的第一距离获取模块中，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。优选的，所述的第二距离获取模块，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。优选的，所述的沉陷卡死计算模块中，所述沉陷卡死度量值为：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。进一步的，该系统还包括结合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。本专利技术至少具有如下有益效果：本专利技术通过光伏机器人当前时刻与上一时刻之间的移动距离、当前时刻光伏机器人底部中心与所处电池板表面的距离建立模型映射出光伏机器人当前时刻的卡死状态，实现了对光伏机器人沉陷卡死问题的实时监测。并且本专利技术结合人工智能建立关键点提取网络，提取所采集光伏机器人工作过程中的图像信息中的机器人的关键点和机器人所处电池板的关键点，根据两个关键点获取当前时刻光伏机器人在所处电池板的位置信息，然后获取光伏机器人当前时刻与上一时刻之间的移动距离。实现了对光伏机器人移动信息数据的自动和实时检测。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。图1为本专利技术一个实施例所提供的一种一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法示意图；图2为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法流程图；图3为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法中光伏机器人运行过程俯视图；图4为本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测系统框架图。具体实施方式为了更进一步阐述本专利技术为达成预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术提出的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，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。下面结合附图具体的说明本专利技术所提供的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的具体方案。请参阅图1，其示出了本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法示意图。图2示出了本专利技术一个实施例所提供一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法的流程图。图3示出了本专利技术一个实施例所提供的一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法中光伏机器人运行过程俯视图。一种基于人工智能的光伏机器人沉陷卡死检测方法，其流程如图2所示，包括如下步骤：步骤1：采集光伏机本文档来自技高网...

【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，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；/n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。/n

【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...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾忠英，邵传宏，
申请(专利权)人：曾忠英，
类型：发明
国别省市：广东;44