买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于无人机成像的光伏热斑组件检测后定位方法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：CN113920044B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202111160391.X，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种基于无人机成像的光伏热斑组件检测后定位方法是由赵辽英;向罗巧设计研发完成，并于2021-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机成像的光伏热斑组件检测后定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机成像的光伏热斑组件检测后定位方法。本发明首先对红外和可见光图像分别进行畸变矫正，然后利用GPS信息结合特征匹配方法实现单幅可见光图像与全场景可见光图像的匹配，以重叠区域最相似为目标优化迭代计算红外和可见光图像的尺度比和平移量，实现红外和可见光图像的精确匹配，通过图像匹配结果确定热斑组件在巡检区域组件阵列的行列序号，从而实现在全场景可见光图像中定位光伏热斑组件。本发明提出的红外图像匹配单幅可见光图像再匹配全场景可见光图像实现热斑组件的定位方案，充分利用了红外图像和可见光图像同轴成像易于精确匹配的特点，及可见光图像特征明显适合特征匹配的优点，为热斑组件的精确定位提供了新思路。

本发明授权一种基于无人机成像的光伏热斑组件检测后定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机成像的光伏热斑组件检测后定位方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1、图像畸变矫正； 根据无人机搭载的红外和可见光相机型号，通过ProDADDeFishr软件分别获取所述红外相机的径向畸变矫正参数和可见光相机的径向畸变矫正参数；用所述径向畸变矫正参数对红外和可见光图像进行径向畸变矫正； 步骤2、计算可见光与红外图像的空间分辨率比； 根据红外和可见光相机参数，分别求出红外图像与可见光图像的空间分辨率，得到可见光图像与红外图像的空间分辨率比s； 步骤3、红外图像和可见光图像配准； 选取步骤1处理后的3对红外图像和可见光图像，分别以可见光图像作为参考图像，红外图像为待配准图像，以[s,0,0]为初始配准参数，利用群智能优化的重叠区域最相似法确定配准参数[si,xi,yi],i＝1,2,3；其中si，xi，yi分别表示可见光图像与红外图像的空间分辨率比、红外图像相对可见光图像的列坐标平移量和行坐标平移量；以作为最终配准参数，对每对红外图像和可见光图像进行配准，其中 步骤4、单幅可见光图像与全场景可见光图像匹配； 根据GPS信息确定单幅可见光图像在全场景可见光图像中的初始匹配子区域，基于特征匹配方法求得单幅可见光图像与所述初始匹配子区域的配准参数，从而实现单幅可见光图像与全场景可见光图像的精确匹配； 所述的根据GPS信息确定单幅可见光图像在全场景可见光图像中的初始匹配子区域具体实现过程为： 4-1.根据图像的GPS信息，计算全场景可见光图像中各子图中心与单幅可见光图像中心的距离di： Ci＝sinLisinLcosDi-D+cosLicosL5 di＝6371010*arccosCi*π1806 其中Li,Di分别为全场景可见光图像中第i个子图的经纬度，L,D为单幅可见光图像的经纬度； 4-2.求子图序号比较|L-Lk|,|D-Dk|值的大小，第k个子图中心在全场景可见光图像中的坐标xk,yk向|L-Lk|,|D-Dk|值小的方向平移dkG个像素，得到初始匹配子区域的中心x0,y0，其中G为单幅可见光图像每个像素的尺寸； 4-3.全场景可见光图像中以x0,y0为中心的WV*HV区域为初始匹配子区域，求出所述初始匹配子区域在整个全场景可见光图像中的左上角坐标为 步骤5、确定热斑组件在光伏电站组件阵列中的行列序号； 根据步骤1、3和4的结果，计算红外图像检测的热斑像素在全场景可见光图像中的匹配坐标；根据所述匹配坐标与全场景可见光图像中各组件的中心坐标距离最小确定其所在的组件；根据全场景可见光图像中各组件的行列信息确定热斑组件在所巡检的光伏电站组件阵列的行列序号。

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杭州电子科技大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街；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”。