一种光伏板图像分割与异常识别方法

本发明涉及图像处理与深度学习技术领域，具体涉及一种光伏板图像分割与异常识别方法，先获取光伏站的可见光图像，对可见光图像中的光伏板进行四顶点标定，创建光伏板异常识别数据集,构建光伏板组异常识别网络，对可光伏板异常识别数据集中的光伏板进行四点透视矫正，并训练光伏板异常识别模型,根据获取到的可见光图片，制作光伏板组分割数据集,使用光伏板组分割数据集训练光伏板组分割模型,对输入的光伏站图像进行光伏板组分割、矫正，然后进行光伏板分割，并将逐个光伏板图像送入光伏板异常识别模型预测光伏板状态,最后对时间维度上的状态序列进行分析，如果出现异常则触发报警。本技术方案对光伏板的异常状态的检测准确率更高。