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龙图腾网获悉东北电力大学申请的专利一种基于无人机的光伏组件热斑检测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：CN120932135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511015678.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权一种基于无人机的光伏组件热斑检测方法是由孙天一;高涵;何明月;王啸;曹生现;范思远;刘鹏;王恭设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的光伏组件热斑检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机的光伏组件热斑检测方法，属于光伏发电系统巡检技术领域，包括：获取光伏热斑的红外图像数据和标签数据；对红外图像数据和标签数据进行处理，得到图像数据集；将图像数据集输入至训练好的语义分割网络模型，输出得到分割图像；对分割图像中的热斑面积进行特征提取，得到热斑占比数据；基于热斑占比数据与光伏系统的电气数据进行多模态融合，对光伏系统的状态进行量化评估，获得热斑位置检测结果和系统状态评估结果。本发明能够提高光伏系统的运行效率和维护效果。

本发明授权一种基于无人机的光伏组件热斑检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的光伏组件热斑检测方法，其特征在于，包括： 获取光伏热斑的红外图像数据和标签数据； 对所述红外图像数据和标签数据进行处理，得到图像数据集； 将所述图像数据集输入至训练好的语义分割网络模型，输出得到分割图像； 对所述分割图像中的热斑面积进行特征提取，得到热斑占比数据； 基于所述热斑占比数据与光伏系统的电气数据进行多模态融合，对光伏系统的状态进行量化评估，获得热斑位置检测结果和系统状态评估结果； 将所述图像数据集输入至训练好的语义分割网络模型，输出得到分割图像的过程包括： 将图像数据集和文本数据集的训练样本集输入至迁移VGG网络； 通过注意力机制模块提取初始图像和文本特征； 在主干特征提取网络中，加入通道注意力机制网络，对输入的图像的特征通过卷积注意力机制网络进行信息处理资源的分配； 基于多模态Transformer特征提取网络，使用深度时空编码器从序列V的每个帧子中提取特征，同时使用基于Transformer的文本编码器从文本查询T中提取语言特征； 将时空和语言特征线性投影到共享维度D； 将每个感兴趣的帧子的特征展平并分别与文本嵌入连接，获得一组多模态序列，并将序列并行输入到Transformer中； 在Transformer的编码层中，文本嵌入和每个帧子的视觉特征交换信息； 通过Transformer的解码层对每个输入帧使用N个对象查询进行训练，查询多模态序列获取与实体相关的信息，并存储在对象查询中； 对于每个输出实例序列，使用空间解码器和动态生成的条件卷积核生成相应的掩码序列； 使用基于文本关联的文本参考分数函数，确定与描述的对象最相关的对象查询序列，并将分割序列作为模型的预测结果返回。

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