摘要
本申请公开了一种基于多源谱特征融合的光伏板病害检测方法。该方法包括:构建多源谱数据协同采集系统,通过高光谱成像模块获取400‑2500nm波段的光谱特征,采用分布式压电传感器阵列采集0.1‑10kHz频段的动力响应谱,结合红外热像仪捕捉热力学谱特征,同步获取IV曲线电学参数;建立跨谱域特征融合模型,利用改进的ResNet‑50网络提取多尺度深度特征,通过注意力机制动态分配光谱、动力谱与热谱的权重,结合图神经网络构建多模态关联拓扑;设计基于XGBoost的多标签分类器。本申请突破单一检测模态局限,对隐裂病害的识别准确率达96.2%,支持无人机搭载实现光伏电站全场快速巡检,相比传统方法检测效率提升5倍以上。
技术关键词
病害检测方法
光伏板
压电传感器阵列
粒子群优化算法
注意力机制
协同采集系统
多光谱成像系统
双流卷积网络
综合诊断方法
保证数据一致性
早期故障预警
物理
压电陶瓷传感器
同步触发装置
电气
光伏电站
映射关系建立
多分支
耦合算法
系统为您推荐了相关专利信息
船舶螺旋桨
神经网络模型
数据
速度
空间结构特征
语音识别方法
语音特征
注意力机制
语音识别模型
计算机可执行指令
机器翻译模型
编码器解码器
翻译系统
双语语料
解码器结构
识别系统
特征提取单元
特征提取模块
电商
输出模块