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龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利基于自主巡航无人机的光伏组件残余冰雪量识别算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：CN115995049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211371656.5，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于自主巡航无人机的光伏组件残余冰雪量识别算法是由朱永灿;王佳文;黄新波;高梧;李科锋设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自主巡航无人机的光伏组件残余冰雪量识别算法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于自主巡航无人机的光伏组件残余冰雪量识别算法：步骤1、利用光伏电站布置的无人机采集冬季光伏组件覆冰雪图像集S1；步骤2、对采集图像集S1中任意的覆冰雪图像I1判断是否畸变：若畸变，则对I1畸变校正后依次进行预处理，获取图像I2；步骤3、对步骤2获得的图像I2采用自适应最大类间方差法进行图像分割，得到图像I3；步骤4、对步骤3得到光伏组件覆冰区域分割图像I3进行形态学修正，得到孔洞填充图I4及覆冰区域修正图I5；步骤5、图像特征提取与残余冰雪量计算。该方法对偏远地区光伏电站组件冰雪进行监测，实现光伏组件冰雪状态的远距离感知。

本发明授权基于自主巡航无人机的光伏组件残余冰雪量识别算法在权利要求书中公布了：1.基于自主巡航无人机的光伏组件残余冰雪量识别算法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、利用光伏电站布置的无人机采集冬季光伏组件覆冰雪图像集S1； 步骤2、对采集图像集S1中任意的覆冰雪图像I1判断是否畸变：若畸变，则对I1畸变校正后依次进行预处理，获取图像I2； 步骤3、对步骤2获得的图像I2采用自适应最大类间方差法进行图像分割，得到图像I3； 步骤4、对步骤3得到光伏组件覆冰区域分割图像I3进行形态学修正，得到孔洞填充图I4及覆冰区域修正图I5； 步骤5、图像特征提取与残余冰雪量计算，选择颜色特征和形状特征两种特征量与光伏组件覆冰区域相关；选取覆冰区域面积、覆冰区域形状因子和光伏板冰雪覆盖率作为参数，实现对光伏组件残余冰雪量的计算； 步骤5的具体实施方式为： 方法一、当用于连续光伏组件覆冰区域面积计算时：采用统计像素点个数法进行残余冰雪量计算，具体方法如下： 统计覆冰区域修正图I5的覆冰区域前景目标的像素数、光伏组件总像素数，并计算前景图像像素数占整个图像像素数的百分比，将百分比数乘以覆冰区域修正图I5的实际面积数，乘积即为覆冰区域面积S，计算公式如下： （11） 式中：S为覆冰区域面积，为覆冰雪区域像素数，为光伏组件总像素数，为覆冰区域修正图I5的实际面积； 其中公式（11）中： 光伏组件总像素数：是通过前述的方法得到覆冰区域修正图I5，使用基于像素点个数的方法遍历全图，找到全部区域内的像素个数，并记录为像素总数； 覆冰雪区域像素数：是遍历分割出的存在连通域的目标区域，统计得到覆冰雪区域像素数； 最后将及带入公式（11）求得覆冰雪区域面积S； 方法二、当用于局部光伏组件的覆冰雪区域面积计算时，采用外接椭圆法进行残余冰雪量计算具体方法如下： a根据图像I5确定所需冰雪区域； b以光伏组件边框方向作为椭圆的x轴，其垂线方向为y轴，分别以沿x、y轴方向的残余冰雪最大像素投影的中点为椭圆中心，最大像素投影长度为椭圆两个特征长度； c以步骤b中的椭圆中点和长度参数绘制椭圆； d如椭圆以外的残余冰雪像素对应面积是椭圆面积的10-20%，则认为符合要求；否则转入步骤e； e以一定步长分别调整长轴、短轴、角度，返回步骤c。

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