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龙图腾网获悉南开大学;量化能源(南京)有限公司申请的专利一种基于视频的光伏组件精准检测与跟踪方法及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：CN118711084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202410719639.9，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于视频的光伏组件精准检测与跟踪方法及系统是由许盛之;宁静;龚友康;江茜;宋奇龙;柴靖设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频的光伏组件精准检测与跟踪方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频的光伏组件精准检测与跟踪方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括：获取无人机拍摄的光伏组件视频；提取光伏组件视频中的视频帧为图像，得到图像目标检测数据集；将图像目标检测数据集输入至训练好的目标检测模型，识别光伏组件视频中的各光伏组件的组件目标框；根据光伏组件视频和光伏组件的组件目标框，基于轻量化的组件跟踪算法SORT，对光伏组件进行实时跟踪。本发明设计了的光伏电站视频专用的eYOLO‑PV模型，提高了检测的精准度，并且开发了轻量化SORT的视频光伏组件跟踪算法，实现了同一个光伏组件在连续多个不同视频帧中的高效跟踪。

本发明授权一种基于视频的光伏组件精准检测与跟踪方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视频的光伏组件精准检测与跟踪方法，其特征在于，包括： 获取无人机拍摄的光伏组件视频； 对所述光伏组件视频中的视频帧进行图像提取，得到图像目标检测数据集； 将所述图像目标检测数据集输入至训练好的目标检测模型，识别所述光伏组件视频中的各光伏组件的组件目标框；所述目标检测模型为eYOLO-PV目标检测算法构建的检测模型； 根据所述光伏组件视频和所述光伏组件的组件目标框，基于轻量化的组件跟踪算法SORT，对所述光伏组件进行实时跟踪； 所述目标检测模型的训练过程为： 获取光伏电站中光伏组件的样本红外图像数据；所述样本红外图像数据是通过历史光伏组件视频得到的； 对所述样本红外图像数据进行组件框标注，得到标注后的样本红外图像数据； 基于所述标注后的样本红外图像数据，对eYOLO-PV目标检测算法进行训练，得到训练好的目标检测模型；其中，eYOLO-PV目标检测算法为在改进后的YOLO目标检测算法的基础上，将骨干网络替换为EfficientViT网络后得到的算法；所述YOLO目标检测算法为在原始YOLO系列目标检测算法的基础上，将改进的CSPDarket53作为骨干网络、将骨干网络中的CSP模块替换为C2f模块、在颈部部分中采用PAN+FPN结构构建特征金字塔，以及采用解耦头结构作为检测部分后得到的算法； 根据所述光伏组件视频和所述光伏组件的组件目标框，基于轻量化的组件跟踪算法SORT，对所述光伏组件进行实时跟踪，具体包括： 基于轻量化的组件跟踪算法SORT，预测当前视频帧中跟踪目标的运动状态；所述跟踪目标为光伏组件的组件目标框；所述轻量化的组件跟踪算法SORT用于利用卡尔曼滤波算法来预测组件在下一帧的位置，所述轻量化的组件跟踪算法SORT为在原始SORT模型的基础上，去除卡尔曼滤波的状态向量中的组件面积的变化率后得到的算法； 基于下一视频帧中的跟踪目标和当前视频帧中的跟踪目标，采用匈牙利算法进行目标匹配，得到所述跟踪目标的匹配结果； 当所述匹配结果为匹配失败时，判断所述跟踪目标丢失，并删除所述跟踪目标对应的光伏组件的组件目标框； 当所述匹配结果为匹配成功时，基于当前视频帧中的跟踪目标，对所述光伏组件的组件目标框进行状态更新；所述状态为组件目标框的位置和速度。

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南开大学;量化能源(南京)有限公司，其通讯地址为：300071 天津市南开区卫津路94号；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”。