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申请/专利权人：南京启征信息技术有限公司

摘要：本申请公开了一种基于目标检测算法的光伏场站缺陷识别方法、系统及装置，所述方法包括：获取光伏场站信息，对光伏场站进行区域划分与编号；根据光伏场站的区域划分与编号设计光伏场站的巡检路线，并根据获取的光伏场站信息确定每个区域对应的区域类型；创建巡检任务并派发无人机执行分配的巡检任务；获取无人机采集到的图像数据，确定采集到的图像数据所属区域以及所属区域对应的区域类型；根据采集到的图像数据确定的所属区域对应的区域类型创建不同类型识别任务；采用不同识别算法执行不同类型识别任务，识别存在缺陷的光伏板；根据识别到存在缺陷的光伏板生成光伏场站故障报告。本申请能够提高光伏场站缺陷检测的准确性和高效性，降低成本。

主权项：1.一种基于目标检测算法的光伏场站缺陷识别方法，其特征在于，包括：获取光伏场站信息，对光伏场站进行区域划分与编号；根据光伏场站的区域划分与编号设计光伏场站的巡检路线，并根据获取的光伏场站信息确定每个区域对应的区域类型；所述区域类型包括：光伏板密集型区域或光伏板稀疏型区域；所述光伏场站信息包括：光伏场站位置信息、光伏场站内光伏板的布局信息与数量信息；基于光伏场站的巡检路线，创建巡检任务并派发无人机执行分配的巡检任务；获取无人机执行巡检任务过程中采集到的图像数据，根据无人机执行巡检任务过程中巡检路线、飞行速度以及飞行时间确定采集到的图像数据所属区域以及所属区域对应的区域类型；根据采集到的图像数据确定的所属区域对应的区域类型创建不同类型识别任务；若采集到的图像数据确定的所属区域对应的区域类型为光伏板密集型区域，则对应创建第一类识别任务；若采集到的图像数据确定的所属区域对应的区域类型为光伏板稀疏型区域，则对应创建第二类识别任务；采用不同识别算法执行不同类型识别任务，识别存在缺陷的光伏板；若当前执行类型识别任务为第一类识别任务，则采用YOLOv8识别算法进行光伏板缺陷识别；若当前执行类型识别任务为第二类识别任务，则采用改进的YOLOv8识别算法进行光伏板缺陷识别；所述改进的YOLOv8识别算法可选择YOLOv8-GAM、YOLOv8-SA或YOLOv8-DBB；所述YOLOv8-GAM以原YOLOv8模型框架为基础，于骨干网的SPPF模块后面添加GAM模块；所述YOLOv8-SA以原YOLOv8模型框架为基础，将SA机制添加至原YOLOv8模型的Conv+Concat+C2f网络后面；所述YOLOv8-DBB以原YOLOv8模型框架为基础，在颈部网络中，将C2f模块替换为DBB；根据识别到存在缺陷的光伏板生成光伏场站故障报告。

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