[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的光伏热斑检测方法在审
| 申请号： | 202010975121.3 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112164038A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 王道累;李超;朱瑞;袁斌霞;韩清鹏;李明山;张天宇;孙嘉珺 | 申请（专利权）人： | 上海电力大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 丁云 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的光伏热斑检测方法，包括以下步骤：建立光伏板红外图像数据集；构建改进Faster R‑CNN检测模型，该改进Faster R‑CNN检测模型的特征提取单元采用SpotFPN网络；使用训练集训练改进Faster R‑CNN检测模型；将测试集中的光伏板红外图像输入训练好的改进Faster R‑CNN检测模型，获取光伏板热斑检测结果。与现有技术相比，本发明的改进Faster R‑CNN检测模型的特征提取单元采用SpotFPN网络，使模型能够输出更多的有效特征，提高了模型的表达能力和检测精度，改善了对光伏板红热斑的识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 光伏热斑 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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