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申请/专利权人：国网智能电网研究院有限公司;华北电力大学;国网山东省电力公司;国家电网有限公司

摘要：本发明涉及光伏检测技术领域，公开了一种基于知识迁移与数据生成的光伏板碎裂检测方法，包括：构建源域数据集和目标域数据集，分别利用这两种数据集训练预设网络模型得到含源域知识的第一网络模型及含目标域知识的第二网络模型；同时利用源域和目标域数据集并与第一网络模型和第二网络模型先前学习的分布对齐来训练预设网络模型，得到包含源域样本和目标域样本统一分布的第三网络模型；移除第三网络模型的生成网络，在识别网络末端加分类层用于输出检测结果，在分类层后固定之前训练好的网络参数只对分类层的参数训练得到光伏板碎裂检测网络模型用于光伏板是否碎裂。本发明能有效解决相关数据和真实数据间的分布差异，取得较好的光伏板检测效果。

主权项：1.一种基于知识迁移与数据生成的光伏板碎裂检测方法，其特征在于，所述方法包括：将预设图像库中的光伏板图像作为源域数据集，以及将现实采集的光伏板图像作为目标域数据集，所述源域数据集和目标域数据集中均包括预设比例的光伏板完好图像和光伏板碎裂图像；分别基于源域数据集和目标域数据集中的图像通过训练包括生成网络和识别网络的预设网络模型，得到包含源域知识的第一网络模型和包含目标域知识的第二网络模型；同时利用源域数据集和目标域数据集中的图像，并与第一网络模型和第二网络模型先前学习的分布对齐来训练所述预设网络模型，得到包含源域样本和目标域样本统一分布的第三网络模型；将第三网络模型中的生成网络移除，并在识别网络的末端增加一个分类层用于光伏板是否碎裂的检测，在训练时固定识别网络中之前训练好的参数，只对新增加的分类层中的参数训练进行知识迁移，得到训练好的网络模型作为光伏板碎裂检测网络模型；将待检测的光伏图像输入所述光伏板碎裂检测网络模型中，得到光伏板是否碎裂的检测结果。

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