基于深度学习的光伏组件异常遮挡检测系统研究

目录

摘要

1．1课题研究的背景意义

1．2国内外研究发展现状

1．2．1光伏组件异常遮挡检测研究现状

1．2．2目标检测算法发展及应用研究现状

1．2．3光伏组件遮挡状态建模研究现状

1．2．4文献分析

1．3本课题主要研究工作

第2章光伏板异常遮挡数据集创建

2．1光伏板异常遮挡种类分析

2．2光伏板异常遮挡图片采集

2．3图片预处理

2．3．1手动选择

2．3．2数据集划分

2．4光伏板异常遮挡数据集增强方法

2．4．1CutMiX数据增强

2．4．2Mosaic数据增强

2．4．3几何变换

2．4．4颜色通道变换

2．4．5噪声扰动

2．4．6数据增强处理总结

2．5图片标注处理

2．6本章小结

第3章基于深度学习的光伏板异常遮挡检测模型构建

3．1YOLOv5模型研究

3．1．1YOLO系列算法原理

3．1．2YOLOv5模型

3．2PVT-YOLOv5模型

3．2．1Transfomer模型研究

3．2．2Vision Transformer模型研究

3．2．3基于PVT的YOLOv5模型构建

3．3实验环境与方案设计

3．3．1实验环境配置

3．3．2实验参数设置

3．3．3实验方案设计

3．4PVT-YOLOv5性能评测结果与分析

3．4．1目标检测算法评价指标

3．4．2数据增强前后比较

3．4．3数据集划分结果分析

3．4．4不同算法性能评测

3．4．5综合评价

3．5本章小结

第4章光伏组件遮挡模型构建

4．1光伏电池发电原理

4．2光伏组件遮挡模型构建

4．3光伏组件不同遮挡状态建模与仿真

4．3．1异常遮挡仿真方案设计与结果分析

4．3．2仿真结果总结与分析

4．4现场实验验证结果与分析

4．4．1现场实验验证及结果

4．4．2仿真误差分析

4．5本章小节

第5章光伏组件异常遮挡在线检测系统设计

5．1在线检测系统设计方案

5．1．1功能需求分析

5．1．2系统架构设计

5．1．3环境配置及开发工具

5．2在线监测系统硬件部分

5．2．1在线检测系统硬件结构

5．2．2系统硬件设备

5．3在线检测系统软件设计与实现

5．4系统性能测试

5．5本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果

声明

致谢