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龙图腾网获悉华能国际电力股份有限公司上安电厂申请的专利一种光伏组件红外图像与可见光图像的融合方法及装置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：CN120013771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411915009.5，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种光伏组件红外图像与可见光图像的融合方法及装置是由楚玉杰;魏泽;郭凯华;董明;杨瑞瑜;矫欣杨设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏组件红外图像与可见光图像的融合方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据处理技术领域，公开了一种光伏组件红外图像与可见光图像的融合方法及装置，基于无人机搭载热红外相机和可见光相机对光伏场站全区域进行拍摄，获取光伏红外图像和光伏可见光图像；根据边缘矩形特征方法对光伏红外图像和光伏可见光图像进行配准处理，得到光伏双光源图像；将光伏双光源图像输入双鉴别器生成对抗网络，输出目标融合低秩图像和目标融合稀疏细节图像，根据加权平均融合策略生成目标融合图像；对目标融合图像进行故障类型标注，根据YOLO系列目标检测模型，训练完成后检测目标融合图像的故障类型及位置，本发明可以保证所得目标融合图像具有清晰纹理特征和温度强度信息，为后续的故障检测提供强有力的数据支持。

本发明授权一种光伏组件红外图像与可见光图像的融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种光伏组件红外图像与可见光图像的融合方法，其特征在于，包括： 基于预先部署的无人机搭载热红外相机和可见光相机对光伏场站全区域进行巡检拍摄，获取光伏电站组串的光伏红外图像和光伏可见光图像； 根据边缘矩形特征的方法对所述光伏红外图像和光伏可见光图像进行配准处理，得到所述光伏电站组串的光伏双光源图像； 将所述光伏双光源图像作为输入数据，输入双鉴别器生成对抗网络，并基于所述双鉴别器生成对抗网络输出目标融合低秩图像和目标融合稀疏细节图像，根据加权平均融合策略生成所述光伏电站组串的目标融合图像； 基于预设工具对所述目标融合图像进行故障类型标注，并根据所述目标融合图像的图像数据训练YOLO系列目标检测模型，训练完成后检测所述目标融合图像的故障类型及位置； 在根据边缘矩形特征的方法对所述光伏红外图像和光伏可见光图像进行配准处理，得到所述光伏电站组串的光伏双光源图像时，包括： 分别对所述光伏红外图像和所述光伏可见光图像进行预处理，其中，所述预处理包括去除噪声和干扰； 基于边缘检测算法提取所述光伏红外图像和所述光伏可见光图像的第一边缘信息和第二边缘信息，并根据所述第一边缘信息和所述第二边缘信息生成第一边缘矩形和第二边缘矩形； 利用傅里叶变换将所述第一边缘矩形转换到频域，并提取频域内对应的第一幅度值； 利用傅里叶变换将所述第二边缘矩形转换到频域，并提取频域内对应的第二幅度值； 根据所述第一幅度值和所述第二幅度值计算所述第一边缘矩形和第二边缘矩形的边缘匹配程度系数； 根据所述边缘匹配程度系数和预设边缘匹配程度系数之间的关系判断是否可以将所述光伏红外图像映射到所述光伏可见光图像； 当所述边缘匹配程度系数大于或等于所述预设边缘匹配程度系数时，则判断可以将所述光伏红外图像映射到所述光伏可见光图像，得到所述光伏电站组串的光伏双光源图像； 当所述边缘匹配程度系数小于所述预设边缘匹配程度系数时，则判断不可以将所述光伏红外图像映射到所述光伏可见光图像，对所述光伏红外图像和光伏可见光图像进行重新拍摄，直至边缘匹配程度系数大于或等于预设边缘匹配程度系数； 在将所述光伏双光源图像作为输入数据，输入双鉴别器生成对抗网络，并基于所述双鉴别器生成对抗网络输出目标融合低秩图像和目标融合稀疏细节图像，根据加权平均融合策略生成所述光伏电站组串的目标融合图像时，包括： 通过低秩稀疏分解方式将所述光伏双光源图像分解得到低秩部分和稀疏细节部分； 将所述低秩部分作为输入数据，输入至第一SN‑CNN鉴别器，将所述稀疏细节部分作为输入数据，输入至第二SN‑CNN鉴别器； 基于局部二值模式算法和改进Wasserstein距离算法对所述第一SN‑CNN鉴别器和所述第二SN‑CNN鉴别器进行优化； 基于优化后的第一SN‑CNN鉴别器输出所述目标融合低秩图像，其中，所述目标融合低秩图像从红外图像中保存温度强度信息和细节信息； 基于优化后的第二SN‑CNN鉴别器输出所述目标融合稀疏细节图像，其中，所述目标融合稀疏细节图像从可见光图像中保存纹理信息和细节信息。

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华能国际电力股份有限公司上安电厂，其通讯地址为：050300 河北省石家庄市井陉县上安镇上安西村(上安镇人民政府西行50米)；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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