基于YOLOv5算法的光伏表面故障智能化识别

丛龙森; 孙康宁; 何志飞; 刘广臣

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基于YOLOv5算法的光伏表面故障智能化识别

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光伏发电板表面的故障是影响光伏板寿命的主要因素。因此需要对光伏发电板检测故障。本文提出一种基于YOLOv5算法的光伏表面故障的智能化识别与检测的模型。以太阳能光伏板表面的脏污、异物、裂痕智能识别为目标,通过监控视频拍摄的视频进行图像采集,利用帧间差分法提取视频的关键帧,在此基础上通过改进的YOLOv5实现对光伏视频实时检测与分类,为光伏板的维修检测提供智能化管理。该研究有助于延长光伏板使用寿命和使用效率。

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来源
《计算机时代》 |2023年第10期|115-119|共6页
作者
丛龙森; 孙康宁; 何志飞; 刘广臣;
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作者单位

鲁东大学数学与统计科学学院;

鲁东大学物理与光电工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类监视、报警、故障诊断系统;
关键词
光伏发电板; YOLOv5; 故障识别; 目标检测; 交并比;

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