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申请/专利权人：华电泸水新能源开发有限公司
摘要：本发明提供一种高效且低推理延迟、检测精度和定位精度高的基于改进YOLOv8模型的光伏板热斑检测方法。本发明采用VisualRetNet架构替换YoLov8中backone的C2f模块特征提取主干网络，提高特征提取能力，优化网络结构；引入与距离相关的空间先验知识的Retention自注意力机制ReSA到视觉RetNet网络中。同时将ReSA沿着图像的两个轴进行分解，降低了计算复杂性；使用基于改进YOLOv8模型的光伏板热斑检测模型在光伏运维数据集上进行了测试，实验结果显示，上述方法能明显提升光伏板的热斑故障检测精度和定位准确度，能够准确分析热斑缺陷，且能够实时检测，效率非常高且低推理延迟，便于及时进行维修处理。适合在图像识别技术领域推广应用。
主权项：1.基于改进YOLOv8模型的光伏板热斑检测方法，其特征在于包括以下步骤：1、构建光伏板热斑检测模型；具体构建过程如下所述：A、采集原始光伏板图像，并制作光伏板热斑故障样本数据集；B、将光伏板热斑故障样本数据集进行数据增强预处理；C、将经过步骤B处理的光伏板热斑故障样本数据集进行划分，构建训练样本集和验证样本集；D、对YOLOv8检测模型进行改进得到改进YOLOv8模型；E、利用训练样本集和验证样本集对改进YOLOv8模型进行多次训练并对训练后改进YOLOv8模型进行测试评估，选择测试性能最佳的训练后改进YOLOv8模型即为光伏板热斑检测模型；2、获取待检测光伏板图像；3、将待检测光伏板图像输入光伏板热斑检测模型检测光伏板是否存在热斑。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华电泸水新能源开发有限公司 基于改进YOLOv8模型的光伏板热斑检测方法
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