【摘 要】
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针对光伏电站光伏板热斑故障难以检测的问题，结合无人机巡检技术，提出一种基于深度卷积神经网络的光伏板热斑快速检测方法。首先设计了光伏板识别模型，将Yolov4主干特征提取网络替换成轻量级网络MobileNetV2,并将PAnet网络中标准3*3卷积替换为深度可分离卷积，实现了将光伏板快速从红外图像中识别出来。为快速识别热斑并解决光伏板反光噪声问题，将MobileNetV2网络引入DeeplabV3+
【基金项目】
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辽宁省重点研发计划项目（2020JH2/10200038）； 国家自然科学基金（61903264）项目资助；
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针对光伏电站光伏板热斑故障难以检测的问题，结合无人机巡检技术，提出一种基于深度卷积神经网络的光伏板热斑快速检测方法。首先设计了光伏板识别模型，将Yolov4主干特征提取网络替换成轻量级网络MobileNetV2,并将PAnet网络中标准3*3卷积替换为深度可分离卷积，实现了将光伏板快速从红外图像中识别出来。为快速识别热斑并解决光伏板反光噪声问题，将MobileNetV2网络引入DeeplabV3+模型中，改进由于下采样造成的目标缺失，并将交叉熵损失函数修改为Dice损失函数来进一步提高分割精度。试验结果表明，该方法能够准确识别光伏板热斑，光伏板识别准确率为99.56%,检测速度为22.1帧/s。光伏板识别后的热斑分割准确度达到95.99%,交并比mIou达到85.58,检测速度为24.5帧/s,该方法能够满足光伏板故障检测的需要。
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