基于多层卷积神经网络的光伏组件红外热斑故障识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202110963310.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113657310A | 公开（公告）日 | 2021-11-16 |
| 申请公布号 | CN113657310A | 申请公布日 | 2021-11-16 |
| 分类号 | G06K9/00（2006.01）I;G06K9/40（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 黄剑锋 | 申请（专利权）人 | 华风数据（深圳）有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市中智立信知识产权代理有限公司 | 代理人 | 刘蕊 |
| 地址 | 518000广东省深圳市龙华新区观澜街道观光路1301号银星科技大厦6楼D609 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于多层卷积神经网络的光伏组件红外热斑故障识别方法，包括：将无人机拍摄的红外视频按照每隔12帧采样一张的方式提取图片；对图片进行数据增强预处理；将经过处理后的图片划分为训练集和测试集；基于训练集利用卷积神经网络算法进行模型训练，并将训练得到的模型带入测试集中进行评估验证；利用经过评估验证的模型进行热斑红外图片的识别。本发明可利用无人机拍摄太阳能光伏板的远红外视频，利用深度学习中的卷积神经网络算法，解决智能识别太阳能光伏板热斑故障的问题。 |
