[发明专利]一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法、系统

权利要求书

1.一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对航拍的原始红外图像进行透视畸变矫正；

S2、通过霍夫直线检测方法，检测矫正后图像中的光伏组件轮廓，以提取单个光伏组件图像；

S3、将获取的光伏组件图像进行初步增广，形成图像数据集；

S4、将图像数据集输入训练好的GAN模型进行数据增广，获取GAN模型增广后的光伏组件图像集；

S5、通过MMD对光伏组件图像集中的每个图像进行评价、筛选，将高于设定阈值的图像舍弃，只保留低于设定阈值的图像；

S6、将筛选保留的光伏组件图像作为测试集，输入训练好的基于CNN的分类模型进行识别分类，输出分类结果。

2.根据权利要求1所述的一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法，其特征在于，步骤S1中所述的原始红外图像是指无人机在进行电站巡检过程中航拍得到的光伏组件红外图像。

3.根据权利要求1所述的一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法，其特征在于，步骤S1中进行透视畸变矫正的具体过程如下：

基于相机成像畸变的数学模型，构建畸变矫正数学模型，该模型通过图像二值化，获取原始红外图像中光伏组件区域的四个交点，进而根据相机参数矩阵进行畸变矫正；

针对径向畸变，模型的畸变矫正方程如下：

针对切向畸变，模型的畸变矫正方程如下：

式中，x、y是图像中的坐标，，和是经过矫正后的数值，k₁~k₃是径向畸变参数，P₁~P₂是切向畸变参数。

4.根据权利要求1所述的一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法，其特征在于，步骤S2中是基于红外图像中光伏组件轮廓的强线性特征，进而采用霍夫直线检测方法，该方法根据图像中的直线交点确定光伏组件的四个端点，进而从图像中提取出单个光伏组件图像。

5.根据权利要求1所述的一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法，其特征在于，步骤S3中的初步增广指的是对光伏组件图像进行镜像操作、或翻转操作、或旋转操作。

6.根据权利要求1所述的一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法，其特征在于，步骤S4中的GAN模型包括生成器和判别器；

在生成器中，采用了三层反卷积层，其中反卷积核分别采用了3×3×256×128，5×5×128×64和5×5×64×32的形式；

在判别器中，采用了三层卷积层，分别为3×3×64×32、5×5×128×64、5×5×256×128的形式。

7.根据权利要求1所述的一种光伏航拍红外图像数据增广及识别的方法，其特征在于，步骤S5中通过MMD对光伏组件图像集中的每个图像进行评价、筛选的公式如下：

式中，P_data是训练数据集分布，P_g是生成数据集分布，为高斯核函数，和分别表示两个服从于P_data的随机变量，和分别表示服从P_g的随机变量，E表示数据集分布中的期望；

通过上述公式来评估生成的图像质量，将高于设定阈值的图像舍弃，只保留低于设定阈值的图像。