第51卷第1期2023年2月福州大学学报(自然科学版)JournalofFuzhouUniversity(NaturalScienceEdition)Vol．51No．1Feb．2023DOI:10．7631/issn．1000－2243．22030文章编号:1000－2243(2023)01－0033－08改进YOLOv5的光伏组件热斑及遮挡物检测魏卓航，林培杰，陈志聪，吴丽君，卢箫扬，程树英(福州大学物理与信息工程学院，微纳器件与太阳能电池研究所，福建福州350108)摘要:针对光伏组件热斑若未及时发现处理，会严重影响光伏组件及阵列正常运行的问题，为了有效检测光伏阵列热斑，提出一种基于YOLOv5框架的深度学习热斑检测方法．首先，采用像素加权平均法融合红外和可见光图像作为检测对象，实现同时对光伏组件热斑和遮挡物的检测，并初步分析热斑成因．其次，改进模型框架，在轻量级网络MobileNetV3-large的基础上，融合坐标注意力机制，设计更轻量、更高效的MobileNetCA作为特征提取网络．然后，针对训练中正负样本数量极不平衡的情况，更换损失函数为变焦距损失函数，达到训练中突出正例的效果．同时，改进模型anchorbox目标框生成算法，使生成的目标框与实际标注框更一致．实验结果表明，改进后的模型mAP为88．9%，较原YOLOv5s模型提升了3．8%，且模型参数量仅为原模型的48．6%．关键词:光伏组件;热斑检测;红外可见光融合;YOLOv5;MobileNetV3-large;变焦距损失函数;坐标注意力机制中图分类号:TM91文献标识码:ADetectionofphotovoltaicmodulehotspotsandsheltersonimprovedYOLOv5WEIZhuohang，LINPeijie，CHENZhicong，WULijun，LUXiaoyang，CHENGShuying(InstituteofMicro-NanoDevicesandSolarCells，CollegeofPhysicsandInformationEngineering，FuzhouUniversity，Fuzhou，Fujian350108，China)Abstract:Photovoltaic(PV)modulescanproducehotspoteffectduetovariousconditions，suchasmismatch，cracks，short-circuit，partialcoverage，whichleadstotheabnormaloperationofthePVmodulesorPVarray．Inthispaper，adeeplearning(DL)basedtargetdetectionmethodusingYOLOv5frameworkisproposedtothedetectthehotspotsonPVarray．Firstly，thepixelweightedaveragemethodisusedtofuseinfraredandvisibleimagesasdetectionobjects，sothatthehotspotsandcoveringscanbesimultaneouslydetectedandlocated，andthenthecauseofhotspotscanalsobepreliminarilyanalyzed．Secondly，amorelightweightandefficientMobileNetCA(MobileNetV3-largewithC...
