【摘 要】
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本文基于图像处理与机器学习技术,结合无人机飞行器、热像仪、无线图传模块等硬件,提出了一种利用无人飞行器全自动巡检光伏板并识别故障进行建模的智能系统.该系统具有检测
【机 构】
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淮南联合大学智能制造学院,淮南联合大学信息工程学院
【基金项目】
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安徽省自然科学重点项目“基于车联网的新能源汽车数据采集系统的研究”(KJ2019A1000),安徽省自然科学重点项目“基于现实增强(AR)的地下管网应用研究”(KJ2018A0718)
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本文基于图像处理与机器学习技术,结合无人机飞行器、热像仪、无线图传模块等硬件,提出了一种利用无人飞行器全自动巡检光伏板并识别故障进行建模的智能系统.该系统具有检测速度快、检测周期短、准确度高、直观显示故障位置等优点,比较理想地解决了因人工检测效率低而影响故障维修的问题.应用本系统能够有效预防和解决因为光伏板故障导致的发电量减少的情况,达到了节约能源,促进新能源发展的目的.此外提升光伏发电效益,也为光伏电厂的大规模建设与维护提供了良好的技术支持.
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