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随着化石能源短缺,且其燃烧带来的环境污染问题,清洁的太阳能发电得到更广泛的使用。然而光伏阵列长期处于恶劣环境中,导致光伏组件容易出现损坏。传统光伏故障检测方法效率较低、准确率不高,难以满足实际需求。 因此在分析光伏阵列图像特征的基础上,提出基于光伏阵列区域局部灰度特征的高精度分割算法。 通过使用? 5×5 的滑动窗口计算 Gaussian 处理后的灰度图像的局部标准差,以此衡量局部灰度一致性,提取出灰度一致性高的区域。应用形态学膨胀处理所得区域,并使用基于尺寸的筛选方法去除孤立小区域,得到最终分割结果。 实验结果表明,该算法对于光伏阵列的识别准确率达到了 96% 以上,同时降低了背景区域的误检率。 算法可精确、有效地分割出光伏阵列区域,分割效果优于边缘检测和 Otsu 算法。

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《一种高精度的光伏阵列红外图像分割算法》

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文件号：061869

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