自动识别光伏发电厂,光伏板是否有异物,识别信息及时反馈给工作人员. 周界入侵. 通过设定虚拟警戒区域,若检测到有可疑人员靠近或攀越围墙时,则抓拍预警,对外围和内部区域进行可疑人员徘徊监测,当发现有可疑人员逗留徘徊时,则抓拍预警. 烟火识别. 对监控区域进行实时烟火检测,若检测到烟火事件,立即发出预警,对预警事件进行

本文对光伏系统缺陷检测的不同数据分析方法进行了全方位面的回顾,在每种技术的类型和方法方面具有高分类粒度。 文献中介绍的此类方法被分为基于成像的技术（IBT）和电气测试技术（ETT）。 尽管有几篇综述论文研究了最高近的太阳能电池缺陷检测技术,但它们没有提供包括 IBT 和 ETT 在内的全方位面研究,并且对光伏缺陷检测系统的每种不同类型进行了更细粒

一、简介. 河北工业大学、北京航空航天大学联合发布的——PVEL-AD 数据集又叫做 EL2021数据集 是用于对 光伏电池异常缺陷检测 方法进行基准测试的数据集。 PVEL-AD包含 36,543 张 具有各种内部缺陷和异构背景的近红外图像,其中包含1类无异常图像和具有 12 个不同类别的异常缺陷图像,例如 裂纹（线状和星状）、断栅、黑芯、未对

本文提出一种基于深度学习的目标检测方法来对太阳能光伏组件电致发光（EL）图片上的多种缺陷实现自动检测。 课题组与上海欧普泰科技创业股份有限公司合作,从国内光伏企业的实际产线收集了近6000张有缺陷的组件EL图片,并通过专业数据标注团

高质量太阳能光伏电池板可见光图像数据集,标签包含鸟粪,清洁,脏污,电气损坏,物理损坏,积雪覆盖六类。 用于目标检测,缺陷检测,异物检测。

首先,光伏板异物识别 光伏电站智能巡检系统的24小时全方位天候监测能力确保了光伏电站的安全方位性和稳定性。 其次,该系统的自动化检测和报警功能减少了人力巡视的成本,提高了整体的监管效率。 最高重要的是,系统可以帮助延长光伏板的使用寿命,减少能源损失,提高光伏电站的发电效率。 光伏板异物识别 光伏电站智能巡检系统基于智能视频

现有方法多为人工检测异物,不仅人工成本高,而且不利于实时监控。针对这些问题,本文提出了一种基于 Deformable DETR 结合迁移学习和卷积块注意力模块的 IDETR 深度学习目标检测模型,可识别实际运行环境中光伏组件表面的异物遮蔽。本研究有

极视角提供光伏板异物识别算法,自动对画面中的光伏板进行检测分割,运用图像处理技术对分割的面板图像校正,检测光伏板上是否有鸟粪或积灰,并输出坐标信息,通知工作人员进行清理、维护、保养。

基于光伏缺陷检测、光伏板异物检测、越界识别、烟雾识别等二十多种AI算法,赋能无人机光伏巡检智能升级,助力光伏场站建设商、运营/运维商、无人机巡检系统供应商自动化高效运营,降本增效。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的： 一种基于深层神经网络的光伏板异物检测系统,包括光伏气象站、数据采集中心及控制分析中心,所述数据采集中心分别和光伏气象站和控制分析中心通讯连接, 所述光伏气象站用于获取光伏电站气象数据； 所述数据采集中心用于获取光伏板图像数据与光伏板运行数据； 所述控制分析中心收集以