摘要
本发明涉及光伏巡检的技术领域,尤其是涉及一种基于扩展卡尔曼滤波的无人机光伏巡检定位方法及系统,其方法包括基于无人机搭载的传感器实时获取无人机的GPS定位数据、姿态数据和光伏板图像数据;根据光伏板的图像数据识别故障光伏板的故障特征并提取其像素坐标;将故障光伏板的像素坐标转换为地理坐标系下的初始位置信息;构建扩展卡尔曼滤波模型,将无人机的定位数据、姿态数据和初始位置信息输入至扩展卡尔曼滤波模型内,建立状态向量和观测向量;根据所述状态向量通过扩展卡尔曼滤波算法迭代计算最优估计值,输出故障光伏板的地理坐标。本申请具有实现对故障光伏板的快速、精准定位,提高光伏电站运维效率、降低运维成本的效果。
技术关键词
扩展卡尔曼滤波
巡检定位方法
光伏板
巡检定位系统
识别故障
故障特征
像素
协方差矩阵
坐标系
图像
无人机飞行路径
透视变换模型
GPS定位数据
光伏电站运维
方程
非线性
系统为您推荐了相关专利信息
动态计数方法
多视角视觉
Retinex算法
生物特征识别
卡尔曼滤波算法
功率管
储能电路
自举电路
功率变换电路
光伏优化器
扩展卡尔曼滤波算法
激光雷达数据
多模态数据融合
循环神经网络模型
卷积神经网络模型