基于多尺度伸縮卷積與注意力機(jī)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
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標(biāo)簽： 光伏組件缺陷 注意力機(jī)制 多尺度伸縮卷積
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文檔介紹：無人機(jī)在光伏系統(tǒng)的巡檢過程中需要對光伏組件的缺陷進(jìn)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(jī)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(jìn)行分割，PA達(dá)到了98.61%,，與傳統(tǒng)U-Net,、FCN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(jìn)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(jìn)行檢測并分類,，精確率達(dá)到了98.82%,，與SqueezeNet、ShuffleNet V2和GhostNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(jī)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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