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自适应图像分割的光伏板积灰状态识别

         

摘要

针对光伏电站普遍存在的光伏阵列中太阳能光伏板积灰难识别以致于清理不及时的问题,文中提出一种基于自适应图像分割算法识别光伏板的积灰状态。根据光伏板灰尘图像的YCbCr颜色空间特性,利用自适应图像分割算法将灰尘与光伏板图像分离,进而在旋转统一不变LBP算法下提取图像纹理特征,最终实现太阳能光伏板积灰状态的识别。再分别对不同算子半径与周围像素点个数进行实验比较,并对该算法与深度学习算法在准确率与识别时间方面进行对比分析。实验结果表明:旋转统一不变LBP算法对图像特征提取的效果最好,算法对光伏板积灰图像识别准确率可达88.56%,识别速度较ResNet50网络快90%以上;且占用计算机内存小,能够满足电站运维实时性要求,提高发电效率,降低运维成本,具有较高的实用性价值。

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