摘要
本发明涉及光伏设备双光源图像的融合领域,尤其涉及一种光伏设备双光源图像的融合方法及系统,包括:采集光伏双光图像数据;对光伏双光图像数据进行配准,得到配准数据;对配准数据进行低秩稀疏分解,在模型中训练,得到目标融合图像;对目标融合图像进行故障位置和故障类型的标注;通过低秩稀疏分解结合改进双鉴别器生成对抗网络融合光伏组串双光源图像实现光伏组件多类型故障检测,不再区分红外故障抑或可见光故障,有效提升故障检测准确率。替换传统GAN的生成器网络和判别器网络,使得所提出的图像融合方法可以同时保存红外图像中的目标信息和可见光图像中的背景信息,融合效果明显优于单鉴别器生成对抗网络图像融合结果。
技术关键词
光伏设备
低秩稀疏分解
光源
局部二值模式
生成对抗网络模型
融合图像数据
数据模块
数据分布
热红外相机
图像融合方法
故障检测
生成器网络
可见光相机
可见光图像
距离估计
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习模型
路况
深度置信网络模型
生成方法
生成对抗网络模型
恒流驱动电源
高压启动电路
BUCK电路
色温控制电路
LED输出电流
表面缺陷检测系统
悬浮式
升降单元
磁悬浮底座
开发板