【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏，尤其涉及一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法及系统。
技术介绍
1、通过深度学习算法对实时数据、无人机采集图像等数据的综合分析，可以实现光伏板智能运维系统的优化和提升。这种系统可以有效地监测光伏板的状态、识别潜在问题，并提供预警和自动化维护措施，从而提高光伏发电系统的效率和可靠性。深度学习算法可以帮助系统从大量数据中学习和提取特征，实现对光伏板运行状态的准确分析和预测。结合实时数据和无人机采集的图像数据，系统可以及时发现光伏板表面的损坏、污染或其他问题，并进行精准定位和诊断。这种智能运维系统不仅能够减少人工巡检的成本和工作量，还能够有效降低故障风险，延长光伏板的使用寿命，提升整个光伏电站的发电效率。因此，光伏板智能运维系统基于深度学习算法的综合分析，将在光伏电站建设和管理中具有重要的市场空间和推广价值。这种智能系统将为光伏行业带来更高效、更智能的解决方案，推动光伏发电技术的发展与应用。
2、但是传统的深度学习算法在光伏板智能运维系统中可能存在一些局限性，例如对于复杂的光伏板表面损坏或异常情况的识别...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法，其特征在于，所述预处理包括对图像进行二值化处理以进行感兴趣区域的提取，还包括对图像故障类型的标记和对图像的调整、去噪操作。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法，其特征在于，所述图像故障类型包括热点、热斑、电池片断裂、电池片遮挡、脱焊、反向偏压、阴影遮挡、局部污染、接触不良、腐蚀、灰尘积累、结露、局部失效、阻断、热焊接和热背反射。
4.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法，其特征在于，所述预处理包括对图像进行二值化处理以进行感兴趣区域的提取，还包括对图像故障类型的标记和对图像的调整、去噪操作。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法，其特征在于，所述图像故障类型包括热点、热斑、电池片断裂、电池片遮挡、脱焊、反向偏压、阴影遮挡、局部污染、接触不良、腐蚀、灰尘积累、结露、局部失效、阻断、热焊接和热背反射。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方法，其特征在于，所述改进的卷积神经网络融入注意力机制对输入的光伏板热斑故障图像进行增强。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的光伏板热斑故障图像分类方...
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