| 基于多尺度伸縮卷積與注意力機制的光伏組件缺陷分割算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3959 K | |
| 標簽： 光伏組件缺陷 注意力機制 多尺度伸縮卷積 | |
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| 文檔介紹：無人機在光伏系統的巡檢過程中需要對光伏組件的缺陷進行準確和快速識別，為此提出了一種基于多尺度伸縮卷積與注意力機制的光伏組件缺陷分割網絡。首先在傳統的U-Net網絡每個Stage加入多尺度伸縮卷積模塊，從而對光伏組件缺陷進行分割，PA達到了98.61%，與傳統U-Net、FCN網絡進行對比分析，準確率分別提高了0.32%和1.17%，算法消耗時間0.054 s，相較于對比的分割算法提高了0.006 s~0.013 s；然后將分割后的缺陷掩碼mask和原圖進行與操作，最后通過輕量級網絡MobileNetV3對光伏組件缺陷（熱斑、裂縫、鳥糞）進行檢測并分類，精確率達到了98.82%，與SqueezeNet、ShuffleNet V2和GhostNet網絡進行對比，分別提高了0.43%、1.08%和0.8%，平均檢測時間0.026 s，相較于對比的檢測算法提高了0.002 s~0.036 s。實驗結果表明基于多尺度伸縮卷積與注意力機制的光伏組件缺陷分割網絡具有較高的準確率和識別速率。 | |
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