【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无人机光伏巡检，具体来说，涉及一种基于机器视觉的光伏智能分析系统。
技术介绍
1、光伏组件是光伏电站的核心组成部分，是关键部件之一，也是捕获太阳能能的装置，因此，光伏组件的安全性和可靠性显得尤为重要，它是保障光伏电站正常运行的关键所在。应用无人机技术对光伏电站的巡检，能够快速地进行故障检查和故障信息确认，实现光伏电站智能分析的目标。
2、目前光伏电站常见的运维方式以手持红外设备巡检为主，主要由运维人员通过定期巡视，手持红外设备查找光伏板表面是否存在异常。这类检查往往依靠现场人员个人经验判断，且由于场站面积大容易造成漏识别和误识别的情况。部分场站也使用无人机巡检方式，但其操作较为复杂，且基于视频流的分析消耗资源大，为解决这个问题，需要利用无人机根据相机的视野范围获取到电站的所有航点信息，根据每个航点处的红外与可见光图像进行故障识别，之后根据无人机的相对高度信息，以及云台的姿态信息获取每个航点相对于初始航点的位置信息，进行故障定位。最后根据已识别的故障面板的红外位置信息与可见光位置进行投影转换，获取故障支架的编号以
【技术保护点】
1.一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，所述可见光与红外图像获取单元，用于根据无人机航点目标获取对应航点位置的红外图像和可见光图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，所述对可见光图像进行分割，获取光伏面板区域的图像坐标包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，所述基于图像分割神经网络，结合角点回归技术，获取可见光图像中光伏面板的关键区域和角点关键坐标，并通过无监督的...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，所述可见光与红外图像获取单元，用于根据无人机航点目标获取对应航点位置的红外图像和可见光图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，所述对可见光图像进行分割，获取光伏面板区域的图像坐标包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，所述基于图像分割神经网络，结合角点回归技术，获取可见光图像中光伏面板的关键区域和角点关键坐标，并通过无监督的聚类模型过滤可见光图像中的误检区域包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的光伏智能分析系统，其特征在于，所述基于相机的位姿和深度信息，获取基于初始航点的所有光伏面板的点云坐标；对所有的光伏面板点云坐标进行去重，并对每个航点处的光伏面板支架进行编号包括：
6.根据权利要求5所述的一...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜仁鹏，胡旭敏，孙鹏飞，
申请(专利权)人：北京中科利丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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