[发明专利]基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统及方法

权利要求书

1.一种基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，包括：相互通信的无人机和中央服务器，

所述无人机用于获取光伏组串红外特征数据，并将光伏组串红外特征数据发送至中央服务器；

所述中央服务器用于根据光伏组串红外特征数据，采用改进的YOLOv5算法，得到含有热斑的图像；

其中，所述改进的YOLOv5算法包括采用Puzzlemix的数据增强模块代替YOLOv5中的Mosaic数据增强模块，在YOLOv5主干网络中引入SimAM无参注意力机制加强网络。

2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述无人机上设有摄像头，用于采集视野图像。

3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述无人机上搭载有路径规划模块，根据每个光伏组串的位置规划无人机的巡检路线。

4.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述无人机通过TCP/IP协议与双光红外模组通信。

5.根据权利要求4所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述双光红外模组设置在无人机底部，通过卡槽固定镜头，共用无人机电池组供电。

6.根据权利要求4所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述双光红外模组用于获取工作状态的光伏组串红外特征数据。

7.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述改进的YOLOv5算法包括训练过程，所述训练过程为：建立光伏热斑数据集，并进行特征标注；通过改进后的YOLOv5算法在光伏热斑数据集上的进行训练，生成权重，用于含有热斑的图像的识别。

8.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述无人上还搭载定位模块，用于在双光红外模组拍摄时，定位无人机的位置，得到每张图像的经纬度坐标。

9.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检系统，其特征在于，所述中央服务器得到的含有热斑的图像中包含损坏光伏组串的具体位置。

10.一种基于卷积神经网络和无人机的光伏板热斑巡检方法，其特征在于，包括：

无人机获取光伏组串红外特征数据，并将光伏组串红外特征数据发送至中央服务器；

中央服务器根据光伏组串红外特征数据，采用改进的YOLOv5算法，得到含有热斑的图像；

其中，所述改进的YOLOv5算法包括采用Puzzlemix的数据增强模块代替YOLOv5中的Mosaic数据增强模块，在YOLOv5主干网络中引入SimAM无参注意力机制加强网络。