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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利一种基于无人机的光伏组件表面遮挡物检测系统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：CN120807930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202510973106.8，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于无人机的光伏组件表面遮挡物检测系统是由孙天一;高涵;何明月;王啸;曹生现;范思远;刘鹏;王恭设计研发完成，并于2025-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的光伏组件表面遮挡物检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机的光伏组件表面遮挡物检测系统，包括：数据采集模块用于采集光伏组件表面的原始图像数据、雷达点云数据；数据处理模块用于根据图像数据、雷达点云数据获得雷达特征图；多尺度特征增强模块用于根据图像数据获得纹理增强特征与表面增强特征；多模态融合检测模块用于构建多模态融合检测模型，将雷达特征图、纹理增强特征与表面增强特征输入多模态融合检测模型、获得融合特征图，基于融合特征图实现表面遮挡物检测。本发明通过多模态数据融合与特征增强，显著提升了光伏组件表面遮挡物的检测精度和效率，为光伏电站智能运维提供了可靠的技术支撑。

本发明授权一种基于无人机的光伏组件表面遮挡物检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的光伏组件表面遮挡物检测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块、数据处理模块、多尺度特征增强模块和多模态融合检测模块； 所述数据采集模块用于采集光伏组件表面的图像数据、雷达点云数据； 所述数据处理模块用于根据所述图像数据和所述雷达点云数据获得雷达特征图； 所述多尺度特征增强模块用于根据所述图像数据获得纹理增强特征与表面增强特征； 所述多模态融合检测模块用于构建多模态融合检测模型，将雷达特征图、纹理增强特征与表面增强特征输入多模态融合检测模型，获得融合特征图，基于融合特征图实现表面遮挡物检测； 所述多尺度特征增强模块包括分离单元、纹理增强单元和表面增强单元； 所述分离单元用于对所述图像数据进行偏振光特征分离，获得S偏振光特征图和P偏振光特征图； 所述纹理增强单元用于对所述P偏振光特征图进行分组卷积藻类纹理提取，获得纹理增强特征； 所述表面增强单元用于对所述S偏振光特征图进行反射强度权重增强与多尺度加权增强，两种增强结果进行加权融合，获得表面增强特征； 所述表面增强单元包括最大池化分支与SimAM注意力分支；所述最大池化分支包括最大池化层与卷积层，所述SimAM注意力分支包括SimAM注意力机制与卷积层；将两个分支的输出拼接获得表面增强特征； 所述多模态融合检测模块包括多级特征提取融合单元、处理单元、多模态特征融合单元和检测单元； 所述多级特征提取融合单元包括VGG16骨干网络与特征增强子模块，通过VGG16骨干网络提取多级特征图后，通过特征增强子模块进行特征增强，获得多级增强特征；其中，多级增强特征包括VGGBlock3特征和VGGBlock5特征；特征增强子模块与所述表面增强单元结构相同； 所述处理单元用于将所述多级增强特征、雷达特征图、纹理增强特征与表面增强特征通过采样统一尺度； 所述多模态特征融合单元用于对统一尺度后的特征进行融合，获得融合特征图； 所述检测单元基于所述融合特征图进行表面遮挡物检测。

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