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无人机光伏巡检算法-龙8long8手机登录

基于光伏缺陷检测、光伏板异物检测、越界识别、明火与烟雾识别等多种ai视觉算法,赋能无人机光伏巡检智能升级,助力光伏场站建设商、运营/运维商、无人机巡检系统供应商自动化高效运营,降本增效。

行业痛点

  • 人力成本高
    传统视频监控的点位新建、使用维护、后期维保等都需要投入大量的人力,增加系统成本投入
  • 巡检效率低
    光伏电站一般规模较大,巡检员手持红外热成像仪逐个组件进行故障排查,需要消耗大量的时间和精力,针对性不强,真正有隐患的地方没有得到及时解决
  • 人工识别难
    异常情况的判断主要依赖人工现场研判,并且受限于固定点位监测到的视野,容易出现监测死角,可能导致产生漏报

算法方案

  • 光伏板缺陷识别
    无人机搭载双光相机采集图像/视频,光伏板缺陷识别算法自动识别光伏板上的单点斑、多点斑及条纹斑三种热斑及各类污迹、遮挡、裂纹等,准确定位并支持将缺陷位置信息发送至监控调度中心
  • 多种算法组合
    算法自动识别人员是否规范穿着工服、佩戴安全帽,是否有抽烟、踩踏光伏板等违规行为并发出告警信息,可联动声光设备现场警示;算法自动识别烟雾、火焰等特殊情况并自动告警,告警信息可推送各类办公平台及短信、电话通道,提醒管理人员及时处理
  • 异常追溯
    基于光伏电站数字模型及预留图像和视频,算法可智能比对识别河流、道路、树木等异常环境变化,追溯异常时间,输出缺陷报告

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