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基于神经网络的光伏电池红外热图热斑识别
摘 要:
该文以热斑故障识别为主要研究对象,应用神经网络,对光伏组件的红外热图进行图像识别。针对红外热图分辨率低、信噪比低的特点,采用红外图像增强技术,提出用RGB图像单通道值作为灰度值的方法,有效实现红外热图的增强。选用在图像识别领域应用广泛的卷积神经网络,对光伏阵列红外热图进行识别编码,实现对热斑故障的识别和定位。
作 者:
  • 徐小奇;刘海波;
单 位:
    扬州大学电气与能源动力工程学院
关键字:
  • 热斑故障;卷积神经网络;红外图像增强;图像识别;
页 码:
    92-94
出 处:
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