【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种光伏板的异物检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着清洁能源的广泛应用，光伏发电系统在能源创新领域扮演者重要角色，通常置于室外建筑的高点，通过接受太阳辐射能量来发电。然而，在现实的使用环境中，光伏板的表面常常会被鸟类粪便、落叶、积雪等覆盖，影响其发电效率，阻碍散热，严重时会烧毁光伏板，造成不必要的损失。故在光伏发电系统的运维过程中，需要定期对光伏板的表面状态进行检测，判断是否存在污染物遮挡的情况。
2、目前一种方式是采用目标检测结合语义分割的方法对光伏板进行异物检测，另一种方式是直接采用目标检测模型进行异物遮挡检测，这类基于深度学习的检测方法需要采集大量异物遮挡图片作为数据集，对数据较少的异物及尺寸较小的异物检测精度较低，而对不在数据集中的异物类型则几乎没有检测功能。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种光伏板的异物检测方法、装置、设备及存储介质，以提高光伏板的异物检测精度。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种光伏板的异物检测方法，其包括：
3、获取光伏板的待测图像和模板图像；
4、将所述待测图像与所述模板图像进行融合匹配，得到目标待测图像和目标模板图像；
5、将所述目标待测图像和所述目标模板图像进行图像处理，得到目标图像；
6、判断所述目标图像是否存在连通域，若存在，则基于所述连通域确定所述光伏板上的异物。
7、第二方面，本专利技术实施
8、图像获取单元，用于获取光伏板的待测图像和模板图像；
9、融合匹配单元，用于将所述待测图像与所述模板图像进行融合匹配，得到目标待测图像和目标模板图像；
10、图像处理单元，用于将所述目标待测图像和所述目标模板图像进行图像处理，得到目标图像；
11、异物确定单元，用于判断所述目标图像是否存在连通域，若存在，则基于所述连通域确定所述光伏板上的异物。
12、第三方面，本专利技术实施例提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的光伏板的异物检测方法。
13、第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的光伏板的异物检测方法。
14、本专利技术实施例提供了一种光伏板的异物检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取光伏板的待测图像和模板图像；将所述待测图像与所述模板图像进行融合匹配，得到目标待测图像和目标模板图像；将所述目标待测图像和所述目标模板图像进行图像处理，得到目标图像；判断所述目标图像是否存在连通域，若存在，则基于所述连通域确定所述光伏板上的异物。本专利技术实施例通过将所述待测图像与所述模板图像进行融合匹配，并将目标待测图像和目标模板图像进行图像处理，同时基于图像处理后的图像中是否存在连通域，从而确定光伏板上是否存在异物，其无需大量的图像进行模型训练，避免了由于数据集较少时导致的异物检测精度低的问题，进而有利于提高光伏板的异物检测精度。
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1.一种光伏板的异物检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述将所述待测图像与所述模板图像进行融合匹配，得到目标待测图像和目标模板图像，包括：
3.根据权利要求2所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述采用遗传算法基于所述初始融合匹配系数确定目标融合匹配系数，包括：
4.根据权利要求3所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述从所述适应度集中获取目标适应度集，包括：
5.根据权利要求2所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述对所述增强后图像与所述模板图像分别进行灰度匹配和形状匹配，得到灰度匹配图像和形状匹配图像，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述将所述目标待测图像和所述目标模板图像进行图像处理，得到目标图像，包括：
7.根据权利要求1至5任一项所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述判断所述目标图像是否存在连通域，若存在，则基于所述连通域确定所述光伏板上的异物，包括：
8.一种光伏板的异物
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的光伏板的异物检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至7任一项所述的光伏板的异物检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光伏板的异物检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述将所述待测图像与所述模板图像进行融合匹配，得到目标待测图像和目标模板图像，包括：
3.根据权利要求2所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述采用遗传算法基于所述初始融合匹配系数确定目标融合匹配系数，包括：
4.根据权利要求3所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述从所述适应度集中获取目标适应度集，包括：
5.根据权利要求2所述的光伏板的异物检测方法，其特征在于，所述对所述增强后图像与所述模板图像分别进行灰度匹配和形状匹配，得到灰度匹配图像和形状匹配图像，包括：
6.根据权利要求1至5任一项所述的光伏板的异物检测方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李掌珠，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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