关键词:
目标检测
光伏故障
特征融合
融合注意力
摘要:
针对红外图像对比度较低、故障特征不明显的问题,提出全新的融合注意力机制(fusion attention mechanism,FAM),增强有效故障特征信息。创建新的融合金字塔池化(fusion spatial pyramid pooling,FSPP),增强特征提取能力。引入一种改进多层次融合卷积(multi-level fusion convolution,MFConv),利用MFConv构建的多层次跨阶段局部网络(multi-level cross stage partial network,MCSP)模块代替CSP模块,在提高少量模型参数量情况下,增加模型检测准确性。实验结果表明,在IoU阈值为0.5的情况下,该方法的平均精度(mAP)达到了93.1%。为光伏系统提供了可靠、高效的故障检测解决方案,从而使其成为提高系统性能和降低维护费用的实用解决方案。