研究目的
比较几种检测失效太阳能电池板的方法并确定最有效的方法，重点关注无人机检测和基于深度学习的自动检测。
研究成果
结合SSD的无人机巡检用于自动故障检测效率较高，达到了49.11%的mAP值。但需在训练数据和正射影像合成方面进行改进，以减少误差并提高检测精度。
研究不足
由于学习数据不足，该研究在检测面板故障时面临挑战。此外，合成的正字法图像出现错误，需要进行人工调整以实现准确检测。
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[IEEE 2018年第七届可再生能源研究与应用国际会议(ICRERA) - 法国巴黎(2018.10.14-2018.10.17)] 2018年第七届可再生能源研究与应用国际会议(ICRERA) - 利用无人机拍摄的热成像图进行太阳能电池板故障检测
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[IEEE 2018年第七届可再生能源研究与应用国际会议(ICRERA) - 法国巴黎(2018.10.14-2018.10.17)] 2018年第七届可再生能源研究与应用国际会议(ICRERA) - 利用无人机拍摄的热成像图进行太阳能电池板故障检测
DOI：10.1109/ICRERA.2018.8566833
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
在这项工作中，我们比较了几种检测失效太阳能电池板的方法，发现无人机检测效率最高。我们展示了无人机拍摄的热成像图像，并解释了各类电池板故障类型。通过深度学习分析表明，单次检测（SSD）是实现自动检测的有效方法。我们使用4兆瓦太阳能电站数据对SSD模型进行测试，获得了49.11%的平均精度均值。
作者：
Yuji HIGUCHI，Tadatoshi BABASAKI
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