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龙图腾网获悉西安凌越天启人工智能科技有限公司申请的专利基于双模型动态架构的光伏板热斑检测优化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：CN120876478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511384038.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于双模型动态架构的光伏板热斑检测优化方法是由田东设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双模型动态架构的光伏板热斑检测优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及热斑检测技术领域，具体涉及一种基于双模型动态架构的光伏板热斑检测优化方法。本发明根据可见光图像中所有热斑区域对应在不同超分辨率图像中热斑匹配区域的热斑置信度、热斑匹配区域数量以及每一超分辨率图像中的热斑区域数量，筛选出目标可见光分辨率；以目标可见光分辨率作为初始红外分辨率，根据光伏板在初始红外分辨率和下一超分辨率之间红外图像中不同位置的梯度分布、温度分布以及对应的热斑置信度，判断是否需要对初始红外分辨率调整；若需要调整，将下一超分辨率作为新的初始红外分辨率，直至不需要进行调整，获得目标红外分辨率；实现光伏板热斑的检测。本发明通过获得准确的检测分辨率，提高热斑检测的效率。

本发明授权基于双模型动态架构的光伏板热斑检测优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双模型动态架构的光伏板热斑检测优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取光伏板在动态运行中包含热斑区域的可见光图像和红外图像，所述热斑区域中包含热斑置信度； 所述热斑置信度的获取方法包括：对于可见光图像输入到包含PV‑LEA的Binomial‑PV1模型中，对于红外图像输入到包含TGAM的Binomial‑ThermoScannerV1模型中，标记每个热斑区域的热斑置信度； 获得初始动态运行中可见光图像的多个超分辨率图像，根据可见光图像和不同超分辨率图像之间热斑区域的位置分布，获得可见光图像中每个热斑区域在不同超分辨率图像的热斑匹配区域； 根据可见光图像中所有热斑区域对应在不同超分辨率图像中热斑匹配区域的热斑置信度、热斑匹配区域数量以及每一超分辨率图像中的热斑区域数量，筛选出目标可见光分辨率； 以目标可见光分辨率作为初始红外分辨率，根据光伏板在初始红外分辨率和下一超分辨率之间红外图像中不同位置的梯度分布、温度分布以及对应的热斑置信度，判断是否需要对初始红外分辨率调整；若需要调整，将下一超分辨率作为新的初始红外分辨率，直至不需要进行调整，获得目标红外分辨率； 根据目标红外分辨率下的红外图像和目标可见光分辨率下的可见光图像，输入到对应模型中，实现光伏板热斑的检测； 所述热斑匹配区域的获取方法包括： 采用SIFT算法对不同相邻超分辨率图像中热斑区域的中心位置进行匹配处理，将对应匹配的热斑区域作为热斑匹配区域，获得可见光图像中每个热斑区域在不同超分辨率图像的热斑匹配区域； 所述判断是否需要对初始红外分辨率调整，包括： 根据任一分辨率下红外图像中不同位置的梯度分布、温度分布以及对应的热斑置信度，获得对应分辨率下的特征显著性； 根据初始红外分辨率和下一分辨率之间特征显著性、红外图像的梯度分布以及对应的热斑置信度，获得初始红外分辨率的参考价值； 根据初始参考分辨率的参考价值，判断是否需要对初始红外分辨率调整； 所述特征显著性的获取方法包括： 对于任一分辨率下红外图像中热斑区域或非热斑区域，获得每个区域中所有像素点的梯度幅值的均值，作为每个区域的锐度； 获得红外图像中热斑区域与非热斑区域之间所有像素点的温度均值的差异，作为温差； 获得热斑区域和非热斑区域之间锐度差值和温差的比值，计算比值结果和热斑区域的锐度的乘积，作为对应分辨率下的调节必要性；获得对应红外图像的热斑置信度和调节必要性的比值，并进行归一化映射，作为对应频率下的特征显著性； 所述参考价值的获取方法包括： 获得初始红外分辨率和下一超分辨率之间非缺陷区域的锐度比值，作为调节因子； 获得调节因子和超分辨率的特征显著性的乘积，计算初始红外分辨率的特征显著性和乘积结果之间的差异，作为对应分辨率之间的显著性变化量； 获得初始红外分辨率上红外图像的置信度比上对应分辨率之间的显著性变化量，并进行归一化映射，作为初始红外分辨率的参考价值； 所述根据初始参考分辨率的参考价值，判断是否需要对初始红外分辨率调整的获取方法包括： 若初始参考分辨率的参考价值小于或等于预设参考阈值，判断对应初始参考分辨率需要调整。

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