基于视觉识别模型的光伏组串自动编号方法及相关装置与流程

本发明涉及光伏板，具体涉及一种基于视觉识别模型的光伏组串自动编号方法及相关装置。

背景技术：

1、光伏是太阳能光伏发电系统的简称，光伏板是一种利用半导体材料的光伏效应，将太阳能辐射能直接转换为电能的一种新型发电装置。在光伏发电系统中，将若干个光伏组件串联后，形成具有一定直流输出的电路单元，简称光伏组件串或光伏组串。目前光伏场站光伏组串编号主要是利用无人机拍摄的现场图片，通过传统opencv进行图像编号，或者根据cad图纸一一对应组串。由于光伏场站通常较大，采用opencv得到的图像分割存在编号效率低且难度大等问题，并且人工编码所耗费的时间较长，导致检测和维护的效率较低。

技术实现思路

1、鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述光伏组串编码效率较低问题的基于视觉识别模型的光伏组串自动编号方法及装置、计算设备及计算机存储介质。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种基于视觉识别模型的光伏组串自动编号方法，包括：

3、步骤s1，获取待编号图像，其中，所述待编号图像包括至少一个光伏组串；

4、步骤s2，对所述待编号图像进行分区，得到至少一个分区图像；

5、步骤s3，将各个所述分区图像进行背景分离，得到所述分区的背景轮廓和光伏组串轮廓；

6、步骤s4，将各个所述光伏组串轮廓输入至光伏组串视觉识别模型，得到各个光伏板的分割结果；

7、步骤s5，基于所述各个光伏板的分割结果对待编号图像中的光伏板进行编号。在一种可选的方式中，所述第一用户对所述待评比3d物品设计模型的操作包括以下多者中的至少一者：模型部件拆解、模型爆炸图缩放、基于部件的旋转显示、线架图隐藏线显示开关、渲染开关以及各视角平面图展示。

8、在一种可选的方式中，所述将各个所述光伏组串轮廓输入至光伏组串视觉识别模型，得到各个光伏板的分割结果进一步包括：

9、预先构建光伏组串视觉识别模型，将光伏组串轮廓图像及对应的已标注切片喂入所述光伏组串视觉识别模型进行训练，其中，所述光伏组串轮廓图像包括光伏组串的排布遮挡图；

10、将各个所述光伏组串轮廓图像输入至光伏组串视觉识别模型，得到各个光伏板的分割结果。

11、在一种可选的方式中，所述光伏组串视觉识别模型为多模态图像分割网络，其包括一个编码模块和一个解码模块；

12、所述编码模块和所述解码模块均包括至少一个残差模块，所述残差模块包括依次连接的卷积层、bn层和leakyrelu层；

13、所述编码模块的残差模块和所述解码模块的残差模块之间设置有注意力模块，所述注意力模块包括通道注意力ca模块和空间注意力sa模块。

14、在一种可选的方式中，所述对所述待编号图像进行分区，得到至少一个分区图像进一步包括：

15、步骤s1，针对所述待编号图像的任一像素点，确定与其周围四个邻近像素点的像素坐标和rgb颜色均值；

16、步骤s2，针对任一邻近像素点，将其rgb颜色均值小于第一预设阈值的像素点确定为弱边缘像素点，将其rgb颜色均值大于第二预设阈值的像素点确定为强边缘像素点；

17、步骤s3，将该强边缘像素点连接成边缘，当连接到边缘的端点时，在该强边缘像素点的邻域像素点中重新确定弱边缘像素点作为新边缘点，并继续检测和连接该新边缘点直至轮廓闭合，得到一个分区图像；

18、步骤s4，针对所述待编号图像于所述分区图像之外的任一像素点，重复步骤s1依次得到多个分区图像。

19、在一种可选的方式中，所述将各个所述分区图像进行背景分离，得到所述分区的背景轮廓和光伏组串轮廓进一步包括：

20、步骤s1，去除所述分区图像的彩色信息，得到灰度图像并进行归一化；

21、步骤s2，利用最大类间方差法计算所述灰度图像的二值化分割阈值；

22、步骤s3，将所述灰度图像中像素值小于预设分割阈值的区域设置为0，用黑色分割出所述分区的光伏组串轮廓；将像素值大于预设分割阈值的区域设置为1，用白色分割出所述分区的背景轮廓。

23、在一种可选的方式中，所述将各个所述光伏组串轮廓图像输入至光伏组串视觉识别模型，得到各个光伏板的分割结果之前，所述方法还包括：

24、将所述光伏组串轮廓图像转换为hsv颜色模型，并使用加权平均的方法对其进行灰度处理；

25、获取所述光伏组串轮廓图像中各个轮廓的坐标，利用dbscan聚类算法对所述各个轮廓的坐标进行聚类分析，得到各个轮廓的dunn指数；

26、将小于预设阈值的dunn指数所对应的轮廓的区域设置为1。

27、在一种可选的方式中，所述方法还包括：

28、采用模版匹配方法识别所述待编号图像得到光伏组串；

29、将所述光伏组串按照预设顺序进行矩阵排列，将全部所述光伏组串排列至同一行或同一列，形成待填充行或待填充列；

30、对所述待填充行或待填充列进行所述光伏组串的填充，形成完整组件行或完整组件列；

31、将所述完整组件行映射到所述光伏组串的全部行，或将所述完整组件列映射到所述光伏组串的全部列。

32、根据本发明的另一方面，提供了一种基于视觉识别模型的光伏组串自动编号装置，包括：

33、图像获取模块，用于获取待编号图像，其中，所述待编号图像包括至少一个光伏组串；

34、分区模块，用于对所述待编号图像进行分区，得到至少一个分区图像；

35、背景分离模块，用于将各个所述分区图像进行背景分离，得到所述分区的背景轮廓和光伏组串轮廓；

36、分割模块，用于将各个所述光伏组串轮廓输入至光伏组串视觉识别模型，得到各个光伏板的分割结果；

37、编码模块，用于基于所述各个光伏板的分割结果对待编号图像中的光伏板进行编号。

38、根据本发明的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

39、所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述基于视觉识别模型的光伏组串自动编号方法对应的操作。

40、根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述基于视觉识别模型的光伏组串自动编号方法对应的操作。

41、根据本发明提供的方案，获取待编号图像，其中，所述待编号图像包括至少一个光伏组串；对所述待编号图像进行分区，得到至少一个分区图像；将各个所述分区图像进行背景分离，得到所述分区的背景轮廓和光伏组串轮廓；将各个所述光伏组串轮廓输入至光伏组串视觉识别模型，得到各个光伏板的分割结果；基于所述各个光伏板的分割结果对待编号图像中的光伏板进行编号。本发明对待编号图像进行分区和背景分离，并将光伏组串轮廓输入至视觉识别模型对光伏组串自动编号，提高了光伏组件编码的效率和准确度。

42、上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。