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《電子世界》 2020年11期
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無人機光伏巡檢的圖像目標檢測算法

李香凡  唐志偉  胡家龍  焦裕哲  章康  陳瑞成  
【摘要】:正無人機光伏巡檢逐漸代替人工巡檢,但其對光伏板上的樹葉、鳥糞等小目標樣本的檢測仍存在缺陷,本文基于深度學習的SSD算法,研究了小目標識別問題。采取金字塔圖像序列的數據增強,使SSD算法能夠不增加噪聲的情況下,最大可能的增加小目標樣本的識別。通過未改進的SSD算法與改進之后的SSD算法進行檢測對比,證實了改進之后的檢測性能得到一定的提升。大量光伏板被鳥糞、樹葉等遮擋和長期風吹日曬,出現熱斑和裂痕等問題。人工巡檢因受地勢與環境影響,耗時長、不精確、甚至威脅到人身安全,相比之下,用無人機搭載高清攝像頭進行巡檢,更方便、精確。無人機巡檢以采集高質量的圖像作為樣本,進行故障目標的檢

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