首页|基于YOLOv5算法的光伏表面故障智能化识别

基于YOLOv5算法的光伏表面故障智能化识别

扫码查看
原文链接
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
光伏发电板表面的故障是影响光伏板寿命的主要因素.因此需要对光伏发电板检测故障.本文提出一种基于YOLOv5算法的光伏表面故障的智能化识别与检测的模型.以太阳能光伏板表面的脏污、异物、裂痕智能识别为目标,通过监控视频拍摄的视频进行图像采集,利用帧间差分法提取视频的关键帧,在此基础上通过改进的YOLOv5实现对光伏视频实时检测与分类,为光伏板的维修检测提供智能化管理.该研究有助于延长光伏板使用寿命和使用效率.
Intelligent identification of photovoltaic surface faults based on YOLOv5 algorithm

photovoltaic(PV)panelsYOLOv5fault identificationtarget detectionintersection over union(IoU)

丛龙森、孙康宁、何志飞、刘广臣

展开 >

鲁东大学数学与统计科学学院,山东 烟台 264025

鲁东大学物理与光电工程学院

光伏发电板 YOLOv5 故障识别 目标检测 交并比

202省级大学生创新创业训练计划项目

S202210451051

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.10.024

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(10)
  • 4