[发明专利]基于语义分割的红外图像光伏组件视觉识别方法

说明书

本发明公开了基于语义分割的红外图像光伏组件视觉识别方法，属于属于图像处理领域技术领域，包括：使用语义分割算法进行光伏组件串区域的准确快速分割；对光伏组件串区域进行图像增强，提高间隙与光伏组件区域的对比度；使用最大熵阈值分割算法与Hough直线变换从光伏组件串图片中提取出分离直线，分离光伏组件；使用连通区域提取算法提取图片中的光伏组件区域；对光伏组件区域进行透视校正，消除拍摄角度影响；本发明基于语义分割的红外图像光伏组件视觉识别方法使用对航拍图像进行语义分割，可在准确快速地得到光伏组件串中区域，并在提取光伏组件前进行图像增强，使得光伏组件分离提取的准确率提高。

技术领域

本发明属于图像处理领域技术领域，具体涉及基于语义分割的红外图像光伏组件视觉识别方法。

背景技术

随着光伏电站的大规模发展，光伏面板及其它设备的数量变得非常庞大。传统的人工巡检方式已无法满足需求，需要投入更多的人力、物力进行巡检。同时由于电站地形地势的原因，巡检工人无法到达一些隐蔽区域，从而形成巡检盲区。且因人工巡检周期较长，巡检的频率很低，导致很多电站故障无法及时被发现。因此大型集中式光伏电站的巡检需要一套自动化的智能方案，满足以上运维难点。

工业实践中常用无人机巡检技术观察光伏电站故障。无人机根据导航系统沿着预定的路线对光伏电站进行巡检，从空中拍摄光伏组件的图像，经由图像处理得到光伏组件的缺陷结果。红外图像包含光伏组件串区域和背景区域，其中光伏组件串区域又包含光伏组件区域和各光伏组件之间的间隙区域。根据航拍图像分析光伏组件缺陷，首先应从航拍图像中分割出各个光伏组件串和光伏组件区域。

发明内容

本发明的目的在于提供基于语义分割的红外图像光伏组件视觉识别方法，该方法利用语义分割算法，从航拍图像中分割出光伏组件串区域，并利用图像增强、图像分割、连通域提取等手段在光伏组件串中提取出光伏组件区域，然后对光伏组件区域进行透视校正，得到用于缺陷检测的光伏组件区域，可以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于语义分割的红外图像光伏组件视觉识别方法，包括：

使用语义分割算法进行光伏组件串区域的准确快速分割；

对光伏组件串区域进行图像增强，提高间隙与光伏组件区域的对比度；

使用最大熵阈值分割算法与Hough直线变换从光伏组件串图片中提取出分离直线，分离光伏组件；

使用连通区域提取算法提取图片中的光伏组件区域；

对光伏组件区域进行透视校正，消除拍摄角度影响

进一步地，所述语义分割算法由特征提取和掩模预测两部分组成；

其中，特征提取使用图像卷积和空间金字塔结构提取图像特征，掩模预测是对特征图进行上采样和像素分类得到目标分割掩模；

A.特征提取：

图像卷积通过卷积核提取图像特征,假设输入图像第h行w列像素为 x(h,w)，卷积核w_2n+1为边长2n+1的方阵，卷积输出y_c(h,w)：

式中卷积输出y_c(h,w)通过线性修正函数获取非线性功能，卷积输出通过空间金字塔结构，使用不同间隔卷积核提取图像不同感受野特征，将不同感受野特征融合得到图像的多尺度信息；

B.掩膜预测：

首先使用双线性插值将特征图上采样到原图大小，然后使用大小为1*1 的卷积核融合图像中每个像素的特征；使用Logistic函数将融合结果放缩[0,1] 范围内，计算像素属于不同类别的概率：