摘要
本申请提供一种基于无人机图像的光伏组件损伤智能检测方法及系统,涉及无人机图像技术领域,其中,无人机按预定路径采集光伏组件阵列的多角度高空图像,并记录地理位置信息;利用这些信息,进行图像拼接和重叠区校正,形成高分辨率全景图像;结合预构建的三维拓扑结构模型,识别并标记全景图中的光伏组件,生成组件分布图;通过分析各组件的实际光谱响应特性,对比材料科学数据库中的标准数据,筛选疑似损伤区域;对这些区域应用自适应阈值算法和形态学操作,生成特征图;综合实时环境因素及历史性能变化,提取影响光伏组件性能下降的目标特征,预测损伤状态,最终生成检测报告。本申请提高了光伏组件检测效率。
技术关键词
深度信念网络
三维拓扑结构
智能检测方法
光伏组件阵列
预定飞行路径
光谱响应特征
像素点
多角度
记录地理位置信息
无人机图像技术
光谱分析
损伤特征
阈值算法
数据
验证机制
存储组件
系统为您推荐了相关专利信息
红色荧光编码
伏马菌素
识别探针
智能检测方法
核苷酸
推演系统
移动节点
三维拓扑结构
采集终端
分布式传感网络
智能检测系统
视觉采集装置
智能检测算法
多尺度特征
课堂教学场景
智能检测方法
次级图像信息
羽绒
二值化图像
二维图像信息
智能检测方法
识别网络架构
数据采集装置
三维点云数据
曲率特征