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申请/专利权人：四川渔光物联技术有限公司

摘要：本发明公开了一种光伏阵列组串组件位置匹配和编号识别方法，包括以下步骤：S1、获取光伏区域的二维正射影像和CAD图纸，所述CAD图纸上设置有组串编号和直流汇流箱编号；S2、基于YOLOV3神经网络模型对二维正射影像上的可见光组串和CAD图纸上的图纸组串进行定位编号，使每个可见光组串和每个图纸组串均获得一个编号，且相对应的可见光组串和图纸组串具有相同编号；S3、基于CRNN神经网络模型识别CAD图纸的组串编号和直流汇流箱编号；S4、在YOLOV3神经网络模型中，基于步骤S2的定位编号，将步骤S3识别的组串编号和直流汇流箱编号对应到可见光组串上。本发明解决了基于CAD图纸对光伏组件进行检测和维护导致耗时长、效率低的问题。

主权项：1.一种光伏阵列组串组件位置匹配和编号识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取光伏区域的二维正射影像和CAD图纸，所述CAD图纸上设置有组串编号和直流汇流箱编号；S2、基于YOLOV3神经网络模型对二维正射影像上的可见光组串和CAD图纸上的图纸组串进行定位编号，使每个可见光组串和每个图纸组串均获得一个编号，且相对应的可见光组串和图纸组串具有相同编号；S3、基于CRNN神经网络模型识别CAD图纸的组串编号和直流汇流箱编号；S4、在YOLOV3神经网络模型中，基于步骤S2的定位编号，将步骤S3识别的组串编号和直流汇流箱编号对应到可见光组串上；其中，步骤S2中，先把CAD图纸使用OpenCv图片库按比例进行图片拆分，分成高宽相等的图片，再基于YOLOV3神经网络模型进行定位编号；步骤S2中，先对二维正射影像进行预处理，再基于YOLOV3神经网络模型进行定位编号；所述预处理为：图像灰度化后进行膨胀、腐蚀和开闭操作；步骤S3中，在使用CRNN神经网络模型识别组串编号和直流汇流箱编号之前进行以下处理：使用OpenCv库获取CAD图纸的组串编号和直流汇流箱编号位置，做成编号识别数据，对该数据中的每张图片做图像二值化处理，直线检测，去掉CAD图纸中直流汇流箱线路的在图上的噪音；步骤S4中，使用CRNN模型进行组串编号和直流汇流箱编号的识别，把识别结果和组串编号ZXX—XX和直流汇流箱编号HLXX—XX进行对比，“Z”和“HL”以及“—”作为参考位置进行校正，将校正后获取到的识别编号加入到该组串的信息中，然后把CAD图纸上的组串编号和直流汇流箱编号对应到可见光组串上。

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