【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，尤其是一种光伏发电面板的巡检方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、随着高速公路的智慧水平不断提高，高速公路的传感器、计算设备、照明设备等也在不断迭代更新，能源消耗成为了一个不可忽视的难题。为了降低高速公路的能耗成本，相关技术通过大量的交能融合，特别是对基于光伏发电的交能融合项目进行部署以减低能耗成本。然而，由于高速公路相对比较封闭，并且布设位置较为狭长，因此一般高速公路的光伏发电板都采用沿高速公路分布式布设，具有位置跨度大，呈现线性分布的特点，这会使光伏发电板的巡检面临诸多问题。相关技术一般采用人工巡检的方法，虽然该方法检测准确和简单，但是用人成本较高，且需要进行道路封闭，对高速公路的运行有着较大的干扰。另一种方法是对光伏发电面板的发电功耗变化进行检测，但由于光伏发电具有较高的功率变化，因此检测精度难以保障。综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种光伏发电面板的巡检方法、系统、设备及介质，以提高检测的准确度。
2、一方面，本专利技术提供了一种光电发电面板的巡检方法，所述方法包括：
3、获取光伏发电面板的巡检图像和逆变器的功率；
4、根据所述逆变器的功率计算得到时间功率差；
5、将所述时间功率差与所述巡检图像进行融合处理，得到采样图像；
6、将所述采样图像输入光伏发电面板检测模型进行检测处理，得到检测结果；所述光伏发电面板检测模型部署于现
7、通过支持向量回归模型对所述检测结果进行分类处理，得到巡检结果。
8、可选地，所述获取光伏发电面板的图像，包括：
9、根据逆变器的个数对所述光伏发电面板进行分组处理，得到多个面板分组；
10、根据所述面板分组设定对应的无人机图像采集点；
11、根据所述无人机图像采集点通过无人机自动巡航进行图像采集处理，得到光伏发电面板的图像。
12、可选地，在所述将所述采样图像输入光伏发电面板检测模型进行检测处理之前，所述方法还包括构建光伏发电面板检测模型，包括：
13、对目标检测神经网络进行训练，得到目标检测模型；
14、对所述目标检测模型的权重进行混合量化处理，得到初始模型；
15、将所述初始模型部署于现场可编程门阵列，得到光伏发电面板检测模型。
16、可选地，所述将所述初始模型部署于现场可编程门阵列，得到光伏发电面板检测模型，包括：
17、根据加法器和门电路对所述初始检测模型进行简化处理，得到简化模型；
18、通过数字信号处理器和加法计算模块对所述简化模型的计算进行优化，得到优化模型；
19、将所述优化模型中全连接层的乘法计算替换为傅立叶变换计算，得到光伏发电面板检测模型。
20、可选地，所述根据加法器和门电路对所述初始检测模型进行简化处理，得到简化模型，包括：
21、获取所述初始检测模型的参数，所述参数包括归一化层的权重和卷积通道数；
22、根据加法器和门电路对所述初始检测模型的二值卷积网络进行二值计算处理，得到卷积结果；
23、将所述检测模型的参数与所述卷积结果进行比较处理，得到输出结果；
24、根据所述输出结果对所述检测模型进行构建处理，得到简化模型。
25、可选地，所述通过数字信号处理器和加法计算模块对所述简化模型的计算进行优化，得到优化模型，包括：
26、根据所述简化模型的卷积核大小对所述数字信号处理器的输入控制接口进行激活处理；
27、通过所述数字信号处理器对所述简化模型进行计算处理，并通过所述加法计算模块对所述简化模型的位计算进行优化处理，得到优化模型。
28、可选地，所述将所述优化模型中全连接层的乘法计算替换为傅立叶变换计算，得到光伏发电面板检测模型，包括：
29、对所述优化模型的权重进行傅立叶变变换处理，得到变换值；
30、通过所述现场可编程门阵列对所述变换值转换为循环矩阵进行存储处理，得到光伏发电面板检测模型。
31、另一方面，本专利技术实施例还提供了一种光伏发电面板的巡检系统，所述系统包括：
32、第一模块，用于获取光伏发电面板的巡检图像和逆变器的功率；
33、第二模块，用于根据所述逆变器的功率计算得到时间功率差；
34、第三模块，用于将所述时间功率差与所述巡检图像进行融合处理，得到采样图像；
35、第四模块，用于将所述采样图像输入光伏发电面板检测模型进行检测处理，得到检测结果；所述光伏发电面板检测模型部署于现场可编程门阵列；
36、第五模块，用于通过支持向量回归模型对所述检测结果进行分类处理，得到巡检结果。
37、另一方面，本专利技术实施例还公开了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
38、所述存储器用于存储程序；
39、所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
40、另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
41、另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
42、本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术通过获取光伏发电面板的巡检图像和逆变器的功率进行处理，通过光伏发电面板检测模型进行检测处理，能够基于神经网络的光伏发电面板检测模型进行准确的检测，并基于逆变器的功率对发电量数据进行分析，从而准确检测得到光伏发电面板的健康状况。
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1.一种光伏发电面板的巡检方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取光伏发电面板的图像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述采样图像输入光伏发电面板检测模型进行检测处理之前，所述方法还包括构建光伏发电面板检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初始模型部署于现场可编程门阵列，得到光伏发电面板检测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据加法器和门电路对所述初始检测模型进行简化处理，得到简化模型，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过数字信号处理器和加法计算模块对所述简化模型的计算进行优化，得到优化模型，包括：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述优化模型中全连接层的乘法计算替换为傅立叶变换计算，得到光伏发电面板检测模型，包括：
8.一种光伏发电面板的巡检系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括
10.一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种光伏发电面板的巡检方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取光伏发电面板的图像，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述采样图像输入光伏发电面板检测模型进行检测处理之前，所述方法还包括构建光伏发电面板检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初始模型部署于现场可编程门阵列，得到光伏发电面板检测模型，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据加法器和门电路对所述初始检测模型进行简化处理，得到简化模型，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：凌晔华，梁杏，姚英云，覃福军，李冬喆，陆璐，陈静，
申请(专利权)人：广西交科集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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