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(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：3959 K
標(biāo)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(tǒng)的巡檢過程中需要對光伏組件的缺陷進行準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò)。首先在傳統(tǒng)的U-Net網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)U-Net、FCN網(wǎng)絡(luò)進行對比分析，準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)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(jié)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(wǎng)絡(luò)具有較高的準(zhǔn)確率和識別速率。
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