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龙图腾网获悉国家能源集团宿迁发电有限公司申请的专利基于深度学习的光伏板积灰识别与清洁辅助系统及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：CN119785001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411829466.2，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于深度学习的光伏板积灰识别与清洁辅助系统及方法是由王雷;仇桂军;周浩;高静;苏永闯;娄健;于鸿儒;张令设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的光伏板积灰识别与清洁辅助系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的光伏板积灰识别与清洁辅助系统及方法，属于光伏板积灰识别技术领域，具体包括：采集光伏板的表面图像，对采集的光伏板的表面图像进行预处理，包括去噪、图像增强和图像分割操作，构建光伏板积灰识别模型，对光伏板积灰识别模型进行训练，识别出光伏板的积灰，并对积灰等级进行量化分类，得到光伏板的积灰程度后，对积灰区域进行分割，提取光伏板中的积灰区域，根据积灰区域分布，动态规划清洁路径，对光伏板进行清洁；通过对遮挡物的识别处理和深度修复，能够有效地识别出遮挡物下的积灰，能够更好地处理复杂的环境因素，提高了积灰分析的准确性和可靠性。

本发明授权基于深度学习的光伏板积灰识别与清洁辅助系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光伏板积灰识别与清洁辅助系统，其特征在于，包括：图像采集模块，图像预处理模块，积灰程度分析模块，积灰区域提取模块和智能清洁模块； 所述图像采集模块，利用无人机或地面摄像设备，采集光伏板的表面图像； 所述图像预处理模块，用于对采集的光伏板的表面图像进行预处理，包括去噪、图像增强和图像分割操作； 所述积灰程度分析模块，用于构建光伏板积灰识别模型，对光伏板积灰识别模型进行训练，识别出光伏板的积灰，并对积灰等级进行量化分类； 所述积灰区域提取模块，用于在得到光伏板的积灰程度后，对积灰区域进行分割，提取光伏板中的积灰区域； 所述智能清洁模块，根据积灰区域分布，动态规划清洁路径，对光伏板进行清洁； 所述积灰程度分析模块，包括：模型训练单元和积灰识别单元； 所述模型训练单元，用于构建光伏板积灰识别模型，并进行训练； 所述积灰识别单元，利用训练好的光伏板积灰识别模型，识别光伏板表面的积灰，并对识别出的光伏板表面的积灰进行分类； 所述利用训练好的光伏板积灰识别模型，识别光伏板表面的积灰，并对识别出的光伏板表面的积灰进行分类，包括： 将预处理后的光伏板的表面图像转换为HSV颜色空间，并进行标准化处理； 采用深度学习模型对光伏板的表面图像中的遮挡物进行检测，得到光伏板的表面图像中的遮挡物集合D，D={zb1,c1,p1,zb2,c2,p2,...,zbm,cm,pm}，其中，zbm表示光伏板的表面图像中第m个遮挡物的坐标，cm表示光伏板的表面图像中第m个遮挡物的类别，pm表示光伏板的表面图像中第m个遮挡物的置信度； 利用回归模型预测物体在光伏板的表面图像中的边界框位置，结合深度学习模型在检测中提取的光伏板的表面图像特征图，输出每个遮挡物候选框的偏移量，其中，表示遮挡物候选框横坐标的偏移量，表示遮挡物候选框纵坐标的偏移量，表示遮挡物候选框宽度的偏移量，表示遮挡物候选框高度的偏移量，并使用所述偏移量调整预测的边界框，调整预测的边界框的具体公式为： ，， 其中，表示预测的边界框位置，b表示真实的边界框位置，即遮挡物的实际位置，分别表示遮挡物预测的中心横坐标、中心纵坐标、宽度和高度，表示遮挡物实际的中心横坐标、中心纵坐标、宽度和高度； 将得到的遮挡物预测边界框从光伏板的表面图像中去除，并利用均值填充法对去除遮挡物后的空白区域进行修复，得到遮挡物预测边界框的初始修复图像Iinitx,y，对遮挡物预测边界框的边界进行优化，具体公式为： ， 其中，Lboun表示遮挡物预测边界框的初始修复图像与光伏板的表面图像之间的边界差异，即遮挡物预测边界框的边界区域的差异，表示遮挡物预测边界框边界区域的像素坐标，表示遮挡物预测边界框的边界，即修复区域的所有像素点所组成的边界轮廓，表示求绝对值函数，表示遮挡物预测边界框的初始修复图像在像素处的梯度，表示光伏板的表面图像在像素处的梯度； 将修复后的光伏板的表面图像输入训练好的光伏板积灰识别模型中，得到光伏板的积灰程度； 所述对积灰区域进行分割，提取光伏板中的积灰区域，包括： 设定局部自适应阈值，基于修复后的光伏板的表面图像的亮度差异进行区域分割，局部自适应阈值的具体公式为： ， 其中，表示局部自适应阈值，即像素点x,y的自适应阈值，表示像素点x,y周围邻域的局部平均亮度，表示像素点x,y周围邻域的标准差，表示调节因子；x,y表示修复后的光伏板的表面图像中的像素点； 基于局部自适应阈值，将修复后的光伏板的表面图像分为积灰区域和非积灰区域，积灰区域对应的像素值大于，非积灰区域则小于

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