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龙图腾网获悉四川凉山水洛河电力开发有限公司申请的专利一种基于图像的光伏施工情况监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120013945B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510494376.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像的光伏施工情况监测方法是由何宇;徐显成;邓天磊;赵远超设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像的光伏施工情况监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像的光伏施工情况监测方法，属于图像处理技术领域。本发明首先将施工图像划分为多个光伏组件区域，接着依据相邻光伏组件获取横向拼缝区域和竖向拼缝区域。随后分别对横向拼缝区域和竖向拼缝区域进行施工图像二值化处理，从而得到横向轮廓二值图像和竖向轮廓二值图像。进一步获取横向拼缝区域和竖向拼缝区域在每个边缘像素点处的宽度，构建横向局部权重图像、横向全局权重图像、竖向局部权重图像和竖向全局权重图像。最后将各二值图像和权重图像输入光伏施工监测模型中，得出光伏施工质量评分。本方法有效提高了光伏施工情况监测的精度。

本发明授权一种基于图像的光伏施工情况监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像的光伏施工情况监测方法，其特征在于，包括： 将施工图像划分为多个光伏组件区域； 根据相邻的光伏组件，获取横向拼缝区域和竖向拼缝区域； 根据横向拼缝区域和竖向拼缝区域，分别对施工图像二值化处理，得到横向轮廓二值图像和竖向轮廓二值图像； 分别获取横向拼缝区域和竖向拼缝区域在每个边缘像素点处的宽度，构建横向局部权重图像、横向全局权重图像、竖向局部权重图像和竖向全局权重图像； 构建横向局部权重图像和横向全局权重图像的过程包括： 对每个横向拼缝区域提取边缘像素点，提取边缘像素点的横坐标，在横向拼缝区域中统计同一横坐标下像素点的数量，将数量记为该边缘像素点的横向宽度； 在一个横向拼缝区域中对所有边缘像素点的横向宽度取均值，得到横向局部宽度均值； 计算横向拼缝区域每个边缘像素点的横向宽度与对应横向局部宽度均值的差距，并对差距归一化处理，得到对应边缘像素点的横向局部偏差值； 对所有横向局部宽度均值取均值，得到横向全局宽度均值； 计算横向拼缝区域每个边缘像素点的横向宽度与横向全局宽度均值的差距，并对差距归一化处理，得到对应边缘像素点的横向全局偏差值； 将横向局部偏差值替换原边缘像素点的像素值，将其他像素值置0，得到横向局部权重图像； 将横向全局偏差值替换原边缘像素点的像素值，将其他像素值置0，得到横向全局权重图像； 构建竖向局部权重图像和竖向全局权重图像的过程包括： 对每个竖向拼缝区域提取边缘像素点，提取边缘像素点的纵坐标，在竖向拼缝区域中统计同一纵坐标下像素点的数量，将数量记为该边缘像素点的竖向宽度； 在一个竖向拼缝区域中对所有边缘像素点的竖向宽度取均值，得到竖向局部宽度均值； 计算竖向拼缝区域每个边缘像素点的竖向宽度与对应竖向局部宽度均值的差距，并对差距归一化处理，得到对应边缘像素点的竖向局部偏差值； 对所有竖向局部宽度均值取均值，得到竖向全局宽度均值； 计算竖向拼缝区域每个边缘像素点的竖向宽度与竖向全局宽度均值的差距，并对差距归一化处理，得到对应边缘像素点的竖向全局偏差值； 将竖向局部偏差值替换原边缘像素点的像素值，将其他像素值置0，得到竖向局部权重图像； 将竖向全局偏差值替换原边缘像素点的像素值，将其他像素值置0，得到竖向全局权重图像； 将各二值图像和权重图像输入光伏施工监测模型中，得到光伏施工质量评分； 光伏施工监测模型包括：第一图像特征融合单元、第二图像特征融合单元、第一CNN网络、第二CNN网络、Concat层和全连接层；第一图像特征融合单元用于将横向轮廓二值图像、横向局部权重图像和横向全局权重图像进行特征融合，得到第一融合特征；第二图像特征融合单元用于将竖向轮廓二值图像、竖向局部权重图像和竖向全局权重图像进行特征融合，得到第二融合特征； 第一CNN网络用于对第一融合特征提取深度特征；第二CNN网络用于对第二融合特征提取深度特征；Concat层用于将第一CNN网络和第二CNN网络输出的深度特征进行拼接，得到拼接特征；全连接层用于根据拼接特征，输出光伏施工质量评分。

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