【摘 要】
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太阳能光伏板受制造、运输、安装以及环境因素的影响，易发生故障和损坏，造成能量损失。通过对电池板进行红外图像检测，可以估计电力生产的损失，降低运行和维护的成本。基于此，设计了一种基于Vision Transformer的光伏异常红外图像检测的方法，通过对异常红外图像的检测，达到对不同的故障类型进行分类的目的。Vision Transformer首先将输入进来的图片，每隔一定的区域大小划分图片块，然后
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61961017）； 2020年湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目（Q20201902）； 2019年湖北民族大学博士启动基金项目（MD2020B009）；
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太阳能光伏板受制造、运输、安装以及环境因素的影响，易发生故障和损坏，造成能量损失。通过对电池板进行红外图像检测，可以估计电力生产的损失，降低运行和维护的成本。基于此，设计了一种基于Vision Transformer的光伏异常红外图像检测的方法，通过对异常红外图像的检测，达到对不同的故障类型进行分类的目的。Vision Transformer首先将输入进来的图片，每隔一定的区域大小划分图片块，然后将划分后的图片块组合成序列，并将组合后的结果传入Transformer特有的Multi-head Self-attention进行特征提取，最后利用Cls Token进行分类。实验结果表明基于本文方法的红外图像检测准确率可达到95.787%，高于Xception模型11.9%、高于VGG16模型17.74%。
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