基于深度卷积神经网络的光伏组件热斑检测

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热斑效应是造成光伏组件损坏的主要原因之一,提早发现光伏组件热斑效应并及时解决,可有效减损失。该文针对热斑效应问题提出改进的Faster R-CNN红外热斑图像检测方法,该方法是基于SpotFPN多尺度特征学习模块,将SpotFPN应用在二阶段目标检测网络中提高了模型的检测精度,改善热斑的识别准确率。同时为解决数据集不足出现的过拟合问题,利用数据增强技术有效扩充红外热斑数据集。检测模型采用预训练权重对热斑数据集进行学习,其平均精度较改进前提高了约3%。
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