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龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于YOLOv7的光伏组件故障检测的方法及其装置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：CN121502490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610034884.5，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于YOLOv7的光伏组件故障检测的方法及其装置是由刘硕;李宁;吴迪;吴振源;于祥跃设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv7的光伏组件故障检测的方法及其装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于YOLOv7的光伏组件故障检测的方法及其装置，涉及目标检测技术领域。方法在网络前端引入热红外与温度信息融合模块，通过对齐、编码与注意力机制融合热红外图像及其像素级温度矩阵，增强多模态特征的表征能力。在颈部网络引入浅层‑深层信息聚合模块，提升模型对多尺度小目标的上下文感知与特征判别力。在检测头前引入全局上下文感知模块，其方向通道上下文分支与查询‑键值分支分别捕捉方向性全局依赖与空间上下文关系，实现特征的全局调制。本申请显著提升对光伏组件接线盒故障、碎裂、热斑、遮挡等多类故障的检测精度与鲁棒性，优化了弱小目标的定位能力，适用于在移动或嵌入式设备上部署，实现光伏电站的高效智能巡检。

本发明授权一种基于YOLOv7的光伏组件故障检测的方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv7的光伏组件故障检测的方法，其特征在于，包括： 构建包含光伏组件热红外图像与对应温度矩阵的数据集，并进行预处理； 构建基于YOLOv7-tiny的网络； 其中，在所述网络的主干部分引入热红外与温度信息融合模块，在所述网络的颈部引入浅层-深层信息聚合模块，在所述网络的检测头部分引入全局上下文感知模块； 使用所述数据集对所述网络进行训练，获得光伏故障检测模型； 将待检测的光伏组件热红外图像与对应温度矩阵，输入至所述光伏故障检测模型，输出故障检测结果； 所述热红外与温度信息融合模块，包括： 对输入的热红外图像与温度矩阵，进行空间对齐与归一化处理； 使用并行的图像编码分支与温度编码分支，分别提取空间纹理特征与温度分布特征； 将提取的所述空间纹理特征与所述温度分布特征，进行通道拼接与卷积融合； 使用改进的卷积块注意力模块对融合后的特征，进行通道与空间维度的自适应增强； 所述改进的卷积块注意力模块，包括： 通过多层感知器分别对全局平均池化与全局最大池化后的特征，进行处理并相加，生成通道注意力权重图； 将所述通道注意力权重图与融合特征相乘，得到通道增强特征； 将所述通道增强特征经过全局平均池化与全局最大池化后，沿通道维度拼接，并通过卷积层生成空间注意力权重图； 将所述空间注意力权重图与所述通道增强特征相乘，输出增强后的多模态特征图； 所述浅层-深层信息聚合模块，包括： 采用多尺度卷积核并行提取输入特征的不同感受野上下文信息，并进行通道拼接； 引入通道注意力机制，对拼接后的多尺度特征进行显著性建模与自适应加权； 通过轻量化的通道变换模块与非线性激活函数，提升特征的表达能力与多样性； 采用组归一化对变换后的特征进行稳定化处理，输出聚合后的特征。

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