[发明专利]确定热斑类型的方法、装置、存储介质以及热斑分析设备

权利要求书

1.一种确定热斑类型的方法，其特征在于，包括：

根据预定区域对应的地图图像以及高程信息确定光伏组件所在的第一目标区域；

获取所述第一目标区域中热斑区域的位置信息；

确定所述位置信息对应的目标高程；

根据所述目标高程确定所述热斑区域对应的热斑类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标高程确定所述热斑区域对应的热斑类型，包括：

获取预设高程，其中，所述预设高程用于指示所述第一目标区域内除所述热斑区域之外其他区域的平均高程；

将所述目标高程与所述预设高程进行比较得到比较结果；根据所述比较结果，确定所述热斑类型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述目标高程与所述预设高程的所述比较结果，确定所述热斑类型，包括：

在所述比较结果指示所述目标高程大于所述预设高程的情况下，确定所述热斑类型为杂草热斑；

在所述比较结果指示所述目标高程等于所述预设高程的情况下，确定所述热斑类型为灰尘热斑。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在确定所述热斑类型为杂草热斑之后，所述方法还包括：

确定所述目标高程与所述预设高程的差值；

根据所述差值确定所述杂草热斑的杂草类型，确定所述杂草类型对应的清理策略，其中，所述杂草类型用于指示杂草的高度等级。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预定区域对应的地图图像以及高程信息确定光伏组件所在的第一目标区域，包括：

调用第一数字模型与第二数字模型，其中，所述第一数字模型用于指示所述预定区域内地表上各个物体的高程信息，所述第二数字模型用于指示所述预定区域的地图信息；

根据第二数字模型确定所述预定区域对应的所述地图图像；

根据所述第一数字模型确定所述预定区域对应的所述高程信息；

至少根据所述第一数字模型所指示的所述高程信息对所述地图图像进行分割，得到所述第一目标区域。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，至少根据所述第一数字模型所指示的高程信息对所述地图图像中进行分割，得到所述第一目标区域，包括：

获取高程阈值，切割出所述地图图像中所述高程信息大于所述高程阈值的各个连续区域；

获取所述各个连续区域的形状特征；

确定所述形状特征满足预设特征的连续区域为所述第一目标区域。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述位置信息对应的目标高程，包括：

调用第一数字模型，其中，所述第一数字模型用于指示所述预定区域内地表上各个物体的高程信息；

将所述第一目标区域对应的图像数据输入预设模型，得到热斑组件的矩形框坐标，其中，所述热斑组件为发生热斑效应的光伏组件；

根据所述矩形框坐标从所述第一数字模型中筛选出所述热斑组件对应的第一高程图；

获取所述热斑区域的位置信息，根据所述位置信息从所述第一高程图中筛选出热斑区域对应的第二高程图；

确定所述第二高程图中各个物体的平均高程，确定所述平均高程为所述目标高程。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，获取所述第一目标区域中热斑区域的位置信息，包括：

确定所述热斑组件对应的二值图像；

基于连通域提取所述二值图像中的热斑图像；

基于所述热斑图像的外接矩形对所述热斑图像进行筛选，得到所述热斑区域，确定所述热斑区域的位置信息。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述预设模型为yolov5神经网络模型，且所述yolov5神经网络模型中引入有焦点损失函数Focal loss。