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摘要：
在光伏发电越来越成熟的当下，光伏组件的维护也成为了一大难题.为避免环境影响下产生的光伏热斑损害光伏板，从而导致发电效率下降，以及当前的检测手段中小型热斑经常被漏检的情况，结合无人机检测清理时对速度和准确性的需要，针对传统的两级检测方法，搭建了基于ResNet（Residual Network）残差网络的全卷积网络模型，并进一步使用灰度化、滤波及边缘梯度拟合等方法对模型评估条件进行改进，实现对光伏板上热斑的准确定位.实验结果表明，改进后的全卷积网络模型对小型光伏热斑同样有着很好的检测效果，检测时间减少了60%.该模型的应用不但满足了光伏检测中对于实时性的要求，而且成本较低、移植性较强，可以适用于绝大部分场景，大大降低了对环境和光伏组件工作状态的要求.
关键词： 光伏热斑;全卷积网络;池化;位置敏感得分图;残差网络;边缘检测;
作者： 王奇；任一峰；王璐
作者单位： 中北大学电气与控制工程学院
刊名： 《测试技术学报》
Journal： Journal of Test and Measurement Technology
年，卷(期)： 2022, (3)
在线出版日期： 2022年06月30日
页数： 7
页码： 199-205
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中国标准连续出版物号：ISSN 1674-5124 CN51-1714/TB
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