摘要
本发明公开了一种基于视频的光伏组件精准检测与跟踪方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,该方法包括:获取无人机拍摄的光伏组件视频;提取光伏组件视频中的视频帧为图像,得到图像目标检测数据集;将图像目标检测数据集输入至训练好的目标检测模型,识别光伏组件视频中的各光伏组件的组件目标框;根据光伏组件视频和光伏组件的组件目标框,基于轻量化的组件跟踪算法SORT,对光伏组件进行实时跟踪。本发明设计了的光伏电站视频专用的eYOLO‑PV模型,提高了检测的精准度,并且开发了轻量化SORT的视频光伏组件跟踪算法,实现了同一个光伏组件在连续多个不同视频帧中的高效跟踪。
技术关键词
光伏组件
跟踪方法
光伏电站
样本
跟踪目标丢失
数据
图像提取模块
卡尔曼滤波算法
计算机视觉技术
视频专用
子模块
匈牙利算法
识别光伏
特征金字塔
控制无人机
网络
系统为您推荐了相关专利信息
稳定性控制方法
执行机构
滑块运动速度
装备
采样方法
多层感知模型
洗手
特征提取模型
惯性检测单元
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卷积神经网络模型
训练集数据
标签
构建卷积神经网络
滚动轴承寿命
AdaBoost算法
网络拓扑结构
卷积注意力网络
节点特征
模块