在過(guò)去近二十年中,光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,裝機(jī)容量和覆蓋面積大規(guī)模上升。隨著光伏電站使用年限的增加,光伏組件老化問(wèn)題逐漸凸顯,不同類型的故障逐漸顯現(xiàn)。這些故障一方面影響發(fā)電效率,另一方面帶來(lái)安全隱患,有可能引起火災(zāi)等安全事故。因此,光伏電站運(yùn)維和巡檢十分重要。目前,由于無(wú)人機(jī)的方便快捷,價(jià)格低廉等特性,通過(guò)無(wú)人機(jī)攜帶紅外相機(jī)對(duì)光伏電站進(jìn)行巡檢的方式越來(lái)越受到研究人員的關(guān)注。本文針對(duì)無(wú)人機(jī)紅外圖像中光伏組件識(shí)別與診斷問(wèn)題,針對(duì)不同應(yīng)用情況,提出了兩種方法。其一是傳統(tǒng)的圖像處理算法,通過(guò)模板匹配,圖像金字塔結(jié)構(gòu),霍夫直線檢測(cè),干擾直線濾除等算法提取光伏組件。用邊緣檢測(cè)等算法進(jìn)行故障診斷。通過(guò)近圓率,組件灰度方差等濾除環(huán)境干擾,并嘗試根據(jù)拍攝環(huán)境進(jìn)行參數(shù)自適應(yīng)。其二是基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法。以Faster-RCNN,SSD算法為基礎(chǔ),采用ResNet18主干網(wǎng)絡(luò),特征融合方法,Focal Loss損失函數(shù)等方法對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。采集數(shù)據(jù)集并標(biāo)注,采用預(yù)訓(xùn)練加微調(diào)的方法解決數(shù)據(jù)集不足的問(wèn)題。針對(duì)不同的硬件平臺(tái)給出了不同大小,不同硬件需求的模型。針對(duì)不同環(huán)境下的光伏電站進(jìn)行實(shí)地測(cè)試,驗(yàn)證了算法的有效性...

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國(guó)內(nèi)技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 光伏電站紅外巡檢簡(jiǎn)介
    2.1 光伏組件的結(jié)構(gòu)與排布
    2.2 無(wú)人機(jī)巡檢策略
    2.3 光伏電站的復(fù)雜環(huán)境以及干擾因素
    2.4 本章小結(jié)
第3章 傳統(tǒng)圖像處理算法
    3.1 基于模板匹配的光伏組件識(shí)別
        3.1.1 模板匹配算法
        3.1.2 圖像金字塔
    3.2 基于霍夫直線變換的光伏組件識(shí)別
        3.2.1 Canny邊緣檢測(cè)法
        3.2.2 霍夫直線變換法
        3.2.3 確定光伏組件區(qū)域
    3.3 基于Canny邊緣提取的故障診斷
    3.4 實(shí)驗(yàn)分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法
    4.1 目標(biāo)檢測(cè)算法簡(jiǎn)介
    4.2 目標(biāo)檢測(cè)算法評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.3 Faster-RCNN算法
        4.3.1 Faster-RCNN算法簡(jiǎn)介
        4.3.2 Faster-RCNN實(shí)驗(yàn)測(cè)試
        4.3.3 Faster-RCNN模型分析
    4.4 SSD算法
        4.4.1 SSD算法簡(jiǎn)介
        4.4.2 SSD實(shí)驗(yàn)測(cè)試
        4.4.3 SSD模型分析
    4.5 改進(jìn)的SSD算法
        4.5.1 ResNet模型
        4.5.2 特征融合方法
        4.5.3 Focal Loss損失函數(shù)
        4.5.4 簡(jiǎn)化模型
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào)：3760113