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龙图腾网获悉浙江正泰智维能源服务有限公司申请的专利一种光伏清洗无人机的飞行控制方法、装置及设备和介质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：CN121091870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511632176.3，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种光伏清洗无人机的飞行控制方法、装置及设备和介质是由俞铁铭;王瑶;吴云来;刘昕稷;解迎千;丁丽设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏清洗无人机的飞行控制方法、装置及设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种光伏清洗无人机的飞行控制方法、装置及设备和介质，该方法包括：生成光伏清洗无人机的飞行基础航线；根据光伏电站的最大坡度和最大组件间隔确定光伏电站的地形场景；若地形场景为平地，则根据对地雷达的检测结果调整光伏清洗无人机的高度以及控制喷头状态；若地形场景为常规山地，则根据对地雷达和前置雷达的检测结果调整光伏清洗无人机的高度以及控制喷头状态；若地形场景为复杂山地，则利用光伏间隙图像识别模型针对当前时刻图像数据的识别结果和针对上一时刻图像数据的识别结果确定光伏清洗无人机的抬升速率或下降速率以及控制喷头状态。本申请提高了光伏清洗无人机的安全性和清洗效率，提高了喷头控制的准确性。

本发明授权一种光伏清洗无人机的飞行控制方法、装置及设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种光伏清洗无人机的飞行控制方法，其特征在于，包括： 基于光伏电站的影像数据生成光伏清洗无人机的飞行基础航线； 获取所述光伏电站的最大坡度和最大组件间隔，根据所述最大坡度和所述最大组件间隔确定所述光伏电站的地形场景；其中，所述地形场景包括平地、常规山地和复杂山地； 若所述光伏电站的地形场景为平地，则根据对地雷达的检测结果调整所述光伏清洗无人机的高度以及控制喷头状态；其中，所述对地雷达的检测结果包括组件或间隙，所述喷头状态包括开启和关闭； 若所述光伏电站的地形场景为常规山地，则根据对地雷达和前置雷达的检测结果调整所述光伏清洗无人机的高度以及控制喷头状态；其中，所述前置雷达的检测结果包括组件或间隙； 若所述光伏电站的地形场景为复杂山地，则将所述光伏清洗无人机采集的图像数据输入光伏间隙图像识别模型中，利用所述光伏间隙图像识别模型针对当前时刻图像数据的识别结果和针对上一时刻图像数据的识别结果确定所述光伏清洗无人机的抬升速率或下降速率以及控制喷头状态；其中，所述光伏间隙图像识别模型的识别结果包括组件或间隙； 其中，所述光伏清洗无人机采集的图像数据输入光伏间隙图像识别模型中，利用所述光伏间隙图像识别模型针对当前时刻图像数据的识别结果和针对上一时刻图像数据的识别结果确定所述光伏清洗无人机的抬升速率或下降速率以及控制喷头状态，包括： 在所述光伏清洗无人机的飞行过程中，利用对地雷达和前置雷达实时检测坡度； 将所述光伏清洗无人机采集的图像数据输入光伏间隙图像识别模型中，利用所述光伏间隙图像识别模型输出所述图像数据的识别结果；其中，所述图像数据包括可见光图像和红外图像； 若当前时刻图像数据的识别结果与上一时刻图像数据的识别结果均为间隙，则根据当前时刻的坡度调整所述光伏清洗无人机的抬升速率或下降速率，保持上一时刻的喷头状态； 若当前时刻图像数据的识别结果为间隙、上一时刻图像数据的识别结果组件，则根据上一时刻的坡度保持抬升速率或下降速率，控制喷头状态为关闭； 若当前时刻图像数据的识别结果与上一时刻图像数据的识别结果均为组件，则根据当前时刻的坡度调整所述光伏清洗无人机的抬升速率或下降速率，保持上一时刻的喷头状态； 若当前时刻图像数据的识别结果为组件、上一时刻图像数据的识别结果间隙，则根据当前时刻的坡度调整所述光伏清洗无人机的抬升速率或下降速率，控制喷头状态为开启； 其中，所述方法还包括： 获取训练图像集；其中，所述训练图像集包括多组训练图像，每组训练图像包括可见光图像和红外图像； 对所述训练图像进行标注；其中，标注结果包括组件或间隙； 对所述可见光图像和所述红外图像进行预处理操作；其中，所述可见光图像的预处理操作包括抑制反光区域的特征响应和或曝光校正，所述红外图像的预处理操作包括抑制反光区域的特征响应、非均匀性校正、温度标定中任一项或任几项的组合； 对每组训练图像中的可见光图像和红外图像进行配准，并基于配准结果进行融合得到多光谱融合图像；其中，在融合过程中，采用像素级加权融合所述可见光图像和所述红外图像，并采用跨模态注意力机制融合所述可见光图像和所述红外图像的特征； 利用所述多光谱融合图像以及对应的标注训练YOLOv8n模型，得到所述光伏间隙图像识别模型；其中，所述YOLOv8n模型包括光伏全局注意力模块，所述光伏全局注意力模块用于基于通道注意力机制和空间注意力机制对图像特征进行处理，并通过固定权重网格掩码对电池片网格进行先验，以增强组件区域的特征响应。

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