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無人機光伏電站智能巡檢系統通過對無人機巡檢獲取的可見光、熱紅外圖像、電致發光原始圖片進行分析，實現對光伏組件異常的定位與識別，并自動導出巡檢消缺指導報告，供光伏電站運維人員使用。
系統內置光伏組件自動空間相鄰定位算法、熱斑故障自動識別算法，提升巡檢數據處理的效率，從而做到及時發現光伏組件的故障，縮短設備故障消缺時間，減少因設備故障損失的電量，提高光伏電站設備質量與性能水平。
系統優勢
1.基于SaaS 架構
大大減少了安裝、管理和升級軟件等繁瑣任務所花費的時間和金錢成本。
數據安全、便于進行數據挖掘分析，基于積累的大量的寶貴數據，通過對AI視覺算法進行訓練，使得AI 算法準確度不斷提高。
2.基于GIS 的數據承載應用
全要素數字化表達能力：實現精準映射
可視化呈現能力：二維可視化渲染
數據融合供給能力：建立數據資源體系
空間分析計算能力：優化要素空間布局
3.視覺計算AI 技術
人工智能圖像識別算法，對采集到的圖像進行處理分析，獲得缺陷類型及相對于圖像的位置。缺陷識別系統基于云端開發，可部署在任何有網絡連接的地方，通過簡單的原始影像上傳后一鍵自動進行缺陷識別、分析和定位。
巡檢流程
系統功能
缺陷識別與處理
在光線正常，城市和平原場景下通過視覺平臺對紅外影像進行 AI 識別，識別類型包括二極管故障、點狀熱斑、整串故障。視覺平臺GAI對二極管故障、點狀熱斑、整串故障這三種類型的識別的準確率在95%。
紅外影像上圖
支持將紅外影像中心點批量上圖，同時提供電站基礎數據圖層控制功能。
缺陷預處理（定位及糾正）
通過自動空間相鄰定位算法將紅外影像和 EL識別的缺陷進行像素坐標與大地坐標鄰近匹配，對缺陷點進行缺陷自動上圖從而提升工作效率，如位置不準可進行手動微調。
缺陷后處理
1.重疊缺陷合并：批量處理組件下同一缺陷數據合并（合并依據：同一類型，缺陷空間位置在同一范圍內，認定為同一缺陷），查看單個合并數據以及原缺陷數據記錄。
2.缺陷類型合并：批量處理同一組件下不同缺陷相同類型數據合并，查看單個合并數據以及原缺陷數據記錄。
缺陷信息圖層
依據缺陷識別和定位成果，自動生成缺陷報告。缺陷報告包括每個組串的缺陷概況統計、缺陷的類別、缺陷的定位，為運維人員提供依據。巡檢報告包括：巡檢概要總結、電站基礎信息、電站地圖概覽（包括電站地圖位置、片區分布、組件和組串分布、缺陷地圖、正射影像地圖），并支持按片區統計和查看各片區詳細報告。
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