基于深度學(xué)習(xí)的光伏紅外圖像熱斑檢測(cè)方法

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摘 要：由于航拍光伏紅外圖像中的熱斑故障多為小目標(biāo)且與干擾背景極為相似，導(dǎo)致熱斑故障檢測(cè)精度低，基于此提出基于深度學(xué)習(xí)的二階段式熱斑檢測(cè)方法。第一階段，進(jìn)行干擾背景去除。針對(duì)光伏組件分割速度慢、邊緣提取效果較差和正負(fù)樣本不均衡的問(wèn)題，通過(guò)替換主干網(wǎng)絡(luò)和采用混合損失函數(shù)，提出一種改進(jìn)的DeepLabv3+分割模型，實(shí)現(xiàn)光伏組件區(qū)域的快速、精準(zhǔn)提??；第二階段，進(jìn)行熱斑故障檢測(cè)。（剩余16793字）