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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种光伏板表面积尘检测方法、装置以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119180788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411200140.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种光伏板表面积尘检测方法、装置以及存储介质是由林锦涛;朱辉;吴世先;齐灿;张成;郭昕宁设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏板表面积尘检测方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种光伏板表面积尘检测方法、装置以及存储介质，属于光伏板积尘检测技术领域，方法包括：将待检测光伏电站划分为多个积尘检测区域；对积尘检测区域进行坐标标记得到原始光伏板坐标信息；从红外成像仪中获得原始实体光伏板图像；通过粉尘沉积数据、气象数据以及光伏板状态数据构建得到虚拟光伏电站；对虚拟光伏电站进行图像提取得到原始虚拟光伏板图像。本发明能够准确地实现对光伏板表面积尘的检测，有效地提高了光伏板表面积尘的检测效率，实现了对待检测光伏电站的故障诊断和健康管理，有效地提升了待检测光伏电站的使用寿命，同时节省了大量人力、物力和时间成本，降低了电站员工的劳动强度。

本发明授权一种光伏板表面积尘检测方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏板表面积尘检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：将待检测光伏电站划分为多个积尘检测区域； S2：分别对各个所述积尘检测区域进行坐标标记，得到与各个所述积尘检测区域对应的原始光伏板坐标信息； S3：从红外成像仪中获得与各个所述积尘检测区域对应的原始实体光伏板图像； S4：导入多个粉尘沉积数据、多个气象数据以及多个光伏板状态数据，通过所有所述粉尘沉积数据、所有所述气象数据以及所有所述光伏板状态数据构建得到与所述待检测光伏电站对应的虚拟光伏电站； S5：对所述虚拟光伏电站进行图像提取，得到与各个所述积尘检测区域对应的原始虚拟光伏板图像； S6：构建训练模型，根据所有所述原始光伏板坐标信息、所有所述原始虚拟光伏板图像以及所有所述原始实体光伏板图像对所述训练模型进行模型分析，得到积尘检测模型； S7：通过所述积尘检测模型分别对与各个所述积尘检测区域对应的原始光伏板坐标信息以及与各个所述积尘检测区域对应的原始虚拟光伏板图像进行检测，得到各个所述积尘检测区域的检测结果； 所述训练模型包括主干网络和头部网络， 所述S6的过程包括： 通过所述主干网络分别对各个所述原始光伏板坐标信息以及与各个所述积尘检测区域对应的原始实体光伏板图像进行特征提取，得到与各个所述积尘检测区域对应的待处理实体光伏板坐标特征以及与各个所述积尘检测区域对应的待处理实体光伏板图像特征； 通过所述主干网络分别对各个所述原始光伏板坐标信息以及与各个所述积尘检测区域对应的原始虚拟光伏板图像进行特征提取，得到与各个所述积尘检测区域对应的待处理虚拟光伏板坐标特征以及与各个所述积尘检测区域对应的待处理虚拟光伏板图像特征； 通过所述头部网络分别对各个所述待处理实体光伏板坐标特征以及与各个所述积尘检测区域对应的待处理实体光伏板图像特征进行映射处理，得到与各个所述积尘检测区域对应的实体光伏板特征矩阵以及与各个所述积尘检测区域对应的实体光伏板预测分类结果； 通过所述头部网络分别对各个所述待处理虚拟光伏板坐标特征以及与各个所述积尘检测区域对应的待处理虚拟光伏板图像特征进行映射处理，得到与各个所述积尘检测区域对应的虚拟光伏板特征矩阵以及与各个所述积尘检测区域对应的虚拟光伏板预测分类结果； 导入与各个所述积尘检测区域对应的真实分类结果，对所有所述实体光伏板特征矩阵、所有所述虚拟光伏板特征矩阵、所有所述实体光伏板预测分类结果、所有所述虚拟光伏板预测分类结果以及所有所述真实分类结果进行目标损失值的计算，得到目标损失值； 判断所述目标损失值是否大于或者等于预设阈值，若否，则返回S2；若是，则根据所述目标损失值对所述训练模型进行参数更新，得到积尘检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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