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龍圖騰網獲悉中國長江三峽集團有限公司申請的專利一種用于光伏電站的光伏面板熱斑缺陷檢測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114596278B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210213418.5，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種用于光伏電站的光伏面板熱斑缺陷檢測方法及裝置是由王方政;劉喜泉;李鵬;孫勇;張亞平設計研發完成，并于2022-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于光伏電站的光伏面板熱斑缺陷檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于光伏電站的光伏面板熱斑缺陷檢測方法及裝置，所述方法包括獲取光伏面板低空紅外圖像；將所述光伏面板低空紅外圖像輸入預先構建的Deeplabv3+光伏面板語義分割模型，得到光伏面板紅外圖像對應的彩色掩模；基于OpenCV用二值化的方式讀取彩色掩模，與所述光伏面板低空紅外圖像逐像素相加，得到背景為純黑色的分割后的光伏面板紅外圖像；將所述分割后的光伏面板紅外圖像輸入預先構建的YOLOv5s光伏面板熱斑缺陷檢測模型，進行光伏面板熱斑缺陷檢測，獲取檢測結果，本發明采用先分割后檢測的兩步走方法，有效排除了環境干擾熱源對神經網絡性能的影響，有效提高了檢測精度。

本發明授權一種用于光伏電站的光伏面板熱斑缺陷檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種用于光伏電站的光伏面板熱斑缺陷檢測方法，其特征在于，包括： 獲取光伏面板低空紅外圖像； 將所述光伏面板低空紅外圖像輸入預先構建的Deeplabv3+光伏面板語義分割模型，得到光伏面板紅外圖像對應的彩色掩模；包括： 將一張光伏面板紅外圖像送入Deeplabv3+光伏面板語義分割模型； 將光伏面板紅外圖像通過特征提取網絡后得到低層次特征圖； 將所述低層次特征圖通過空洞空間卷積池化金字塔層進一步實現多尺度特征提取，得到高層次特征圖； 將所述高層次特征圖通過4倍雙線性插值上采樣處理后與所述低層次特征圖進行融合，再通過4倍雙線性插值上采樣處理后恢復至原圖分辨率大小； 將所述處理后的特征圖通過Softmax分類函數層后得到最終對應的彩色掩模； 基于OpenCV用二值化的方式讀取彩色掩模，與所述光伏面板低空紅外圖像逐像素相加，得到背景為純黑色的分割后的光伏面板紅外圖像； 將所述分割后的光伏面板紅外圖像輸入預先構建的YOLOv5s光伏面板熱斑缺陷檢測模型，進行光伏面板熱斑缺陷檢測，獲取檢測結果；對于存在熱斑缺陷的光伏面板，利用紅外圖像攜帶的定位定姿數據計算出缺陷光伏面板的經緯度信息，實現定位與告警； 所述Deeplabv3+光伏面板語義分割模型、YOLOv5s光伏面板熱斑缺陷檢測模型的構建方法包括： 獲取光伏面板的低空紅外圖像，其中，低空紅外圖像包括光伏面板圖像和熱斑缺陷圖像； 用所述光伏面板圖像訓練Deeplabv3+網絡，得到Deeplabv3+光伏面板語義分割模型； 用熱斑缺陷圖像訓練YOLOv5s網絡，得到YOLOv5s光伏面板熱斑缺陷檢測模型；包括： 將所述低空紅外圖像輸入所述Deeplabv3+光伏面板語義分割模型，得到光伏面板紅外圖像對應的彩色掩模； 基于OpenCV用二值化的方式讀取彩色掩模，與原紅外圖像逐像素相加，得到背景為純黑色的分割后的光伏面板紅外圖像； 利用LabelImg工具對所述分割后的光伏面板紅外圖像中的熱斑缺陷區域進行標注，制作成光伏面板熱斑缺陷圖像數據集； 基于深度學習框架搭建YOLOv5s目標檢測網絡，用所述光伏面板熱斑缺陷圖像數據集訓練網絡，得到YOLOv5s光伏面板熱斑缺陷檢測模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國長江三峽集團有限公司，其通訊地址為：100038 北京市海淀區玉淵潭南路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。