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无人机视角的高精确度太阳能电池板检测与分析系统,通过深度学习技术,能够实时对画面中的太阳能电池板进行精确确分割,并提供面积比例及尺寸信息,从而掌握电
Detection and Analysis of Photovoltaic Panels Based on UAV and HSV Space. 摘要: 针对复杂环境下图像分析的困难性,研究了一种基于HSV空间模型的图像分割与检测方法.首先,利
本文提出了一种基于无人机高光谱图像（hsis）的光伏组件污渍检测框架。该框架由两种污点检测方法组成：基于约束能量最高小化（cem）的污点检测方法和基于正交子空间投
为分析本发明提出的光伏电池组件表面污秽覆盖情况识别算法效用,选取了某地一个实际运行的光伏电站的光伏电池组件数据和图像。 图2(a)-图2(c)给出了待分析光伏电池组件的照片和灰度图像。
光伏电池板表面分布着横竖交错的栅极以及主 电极线,用于输送光电转化的电流。当利用边缘检 测、形态学方法、自适应阈值分割等图像处理方法 时会影响结果的分析。因此,在
摘要：. 随着光伏电站的大规模应用,其关键组件光伏板的污秽度直接决定了发电效率和经济收益,然而是否具备合理的清扫决策给光伏板清洁运维工作带来巨大挑战.为此,以单片机为核
光伏板污秽度状态评价及清扫决策系统的研究. 随着光伏电站的大规模应用,其关键组件光伏板的污秽度直接决定了发电效率和经济收益,然而是否具备合理的清扫决策给光伏板清洁运
