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基于持续同调算法的光伏热斑识别与分类方法: 1; 作者孙海蓉张洪玮 +1 位作者唐振超周黎辉《太阳能学报》北大核心 2025年第5期285-292,共8页; 针对光伏组件中红外热斑的识别及分类需训练样本数量较大以及准确率还有待提高的问题,提出一种基于持续同调算法与卷积神经网络相结合的热斑识别方法。首先使用拓扑数据分析中的持续同调算法,将红外热图像中RGB三通道上的数值映射到三... 展开更多; 关键词光伏组件特征提取卷积神经网络拓扑数据分析持续同调光伏热斑; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合持续同调-CNN的灰度化光伏红外图像的识别和分类: 2; 作者孙海蓉唐振超 +1 位作者张洪玮周黎辉《太阳能学报》北大核心 2025年第6期321-328,共8页; 针对卷积神经网络对光伏红外热斑图像进行识别和分类准确率低、计算量大、光伏红外图像上热斑特征难以识别的问题,提出一种基于持续同调的对灰度化光伏热斑图像提取拓扑特征的算法。首先,将光伏红外热斑图像灰度化;然后将灰度化之后的... 展开更多; 关键词特征提取卷积神经网络持续同调拓扑数据分析拓扑特征识别和分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法: 3; 作者孙海蓉刘永朋周黎辉《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期282-288,共7页; 针对目前目标检测技术在检测光伏热斑效应时模型检测速度低、计算复杂、模型结构复杂等问题,提出基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法。首先,以YOLOv5s为基础模型,引入轻量网络ShuffleNetV2改进YOLOv5s的主干网络,利用其分组卷积... 展开更多; 关键词光伏组件特征提取红外热图像图像识别热斑检测 YOLOv5; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征金字塔融合高分辨率网络的光伏热斑识别被引量：7: 4; 作者孙海蓉李莉 +1 位作者周映杰周黎辉《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期109-116,共8页; 针对光伏热斑识别算法中存在的深层网络参数运算复杂、梯度信息易消失和模型退化准确率下降等问题,提出一种基于特征金字塔融合高分辨率网络的光伏热斑识别检测算法。首先,该算法搭建一种多分辨率子网并行连接的网络模型,解决深层网络... 展开更多; 关键词光伏效应特征提取图像分类高分辨率网络热斑; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于持续同调算法的光伏热斑识别与分类方法: 1; 作者孙海蓉张洪玮唐振超周黎辉; 机构华北电力大学自动化系华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心张家港迅见信息技术有限公司; 出处《太阳能学报》北大核心 2025年第5期285-292,共8页; 基金河北省省级科技计划(22567643H)。; 文摘针对光伏组件中红外热斑的识别及分类需训练样本数量较大以及准确率还有待提高的问题,提出一种基于持续同调算法与卷积神经网络相结合的热斑识别方法。首先使用拓扑数据分析中的持续同调算法,将红外热图像中RGB三通道上的数值映射到三维坐标系形成三维点云,然后进行持续同调计算,预先提取出图片内部所包含的拓扑特征,再将提取出的特征向量化处理后以固定的顺序排列,映射到图像的像素中去,并与图片的亮度及对比度特征相结合,最后将处理后的图像数据输入到调整后的LeNet-5卷积神经网络模型中,实现对光伏红外热斑的分类识别,并通过混淆矩阵计算各项性能指标,以评估模型的性能。实验结果表明,该模型有效地提取出隐藏在图像内部的高维拓扑特征,并与其他特征进行有利地互补结合,解决图像数据无法直接输入到持续同调算法中以及高维度拓扑特征无法直接作为深度学习模型输入的问题,同时提高了光伏红外热斑的分类识别准确率,且显著减少了所需的计算资源。; 关键词光伏组件特征提取卷积神经网络拓扑数据分析持续同调光伏热斑; Keywords PV modules feature extraction convolutional neural network topological data analysis persistent homology hot spot; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合持续同调-CNN的灰度化光伏红外图像的识别和分类: 2; 作者孙海蓉唐振超张洪玮周黎辉; 机构华北电力大学自动化系华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心张家港迅见信息技术有限公司; 出处《太阳能学报》北大核心 2025年第6期321-328,共8页; 基金河北省省级科技计划资助(22567643H)。; 文摘针对卷积神经网络对光伏红外热斑图像进行识别和分类准确率低、计算量大、光伏红外图像上热斑特征难以识别的问题,提出一种基于持续同调的对灰度化光伏热斑图像提取拓扑特征的算法。首先,将光伏红外热斑图像灰度化;然后将灰度化之后的图像进行持续同调计算,得到条形码,从条形码中提取其拓扑特征组成新的图像;最后,用卷积神经网络对新的图像进行识别和分类。实验结果表明,灰度化后的光伏红外图像是一个单通道图像,计算量更小;提取的光伏红外热斑图像拓扑特征更易识别和分类,准确率更高。; 关键词特征提取卷积神经网络持续同调拓扑数据分析拓扑特征识别和分类; Keywords feature extraction convolutional neural network persistent homology topological data analysis topological feature identification and classification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TM615 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法: 3; 作者孙海蓉刘永朋周黎辉; 机构华北电力大学自动化系华北电力大学河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心张家港迅见信息技术有限公司; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期282-288,共7页; 基金河北省省级科技计划(22567643H)。; 文摘针对目前目标检测技术在检测光伏热斑效应时模型检测速度低、计算复杂、模型结构复杂等问题,提出基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法。首先,以YOLOv5s为基础模型,引入轻量网络ShuffleNetV2改进YOLOv5s的主干网络,利用其分组卷积和通道混洗的设计思想,减少模型参数和计算量,同时保持较高的准确率。其次,引入轻量级卷积GSConv优化YOLOv5s的Neck部分,利用其深度可分离卷积结合标准卷积的形式,降低计算复杂度,优化整体模型。最后利用数据集进行验证。结果表明,轻量化后的模型在保证较高精度的前提下,能够提高检测速度、减少参数量和计算量。; 关键词光伏组件特征提取红外热图像图像识别热斑检测 YOLOv5; Keywords PV modules feature extraction infrared thermal imaging image recognition hot spot detection YOLOv5; 分类号 TM914.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征金字塔融合高分辨率网络的光伏热斑识别被引量：7: 4; 作者孙海蓉李莉周映杰周黎辉; 机构华北电力大学自动化系张家港迅见信息技术有限公司; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期109-116,共8页; 文摘针对光伏热斑识别算法中存在的深层网络参数运算复杂、梯度信息易消失和模型退化准确率下降等问题,提出一种基于特征金字塔融合高分辨率网络的光伏热斑识别检测算法。首先,该算法搭建一种多分辨率子网并行连接的网络模型,解决深层网络热斑细节信息丢失、特征冗余的难题。其次,引入特征金字塔的多尺度融合模块,跨层连接深浅层不同尺度特征图,解决特征语义的鸿沟、提高模型识别精度。实验结果表明:所提出的算法在光伏红外热斑图像数据集上的分类效果优于经典的深度卷积神经网络算法,准确率可达97.2%,可实现高精度高分辨率的热斑检测识别。; 关键词光伏效应特征提取图像分类高分辨率网络热斑; Keywords photovoltaic effect feature extraction image classification high-resolution network hot spot; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM914.4 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于持续同调算法的光伏热斑识别与分类方法	孙海蓉张洪玮唐振超周黎辉	《太阳能学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合持续同调-CNN的灰度化光伏红外图像的识别和分类	孙海蓉唐振超张洪玮周黎辉	《太阳能学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于轻量化YOLOv5s的光伏热斑检测定位方法	孙海蓉刘永朋周黎辉	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于特征金字塔融合高分辨率网络的光伏热斑识别	孙海蓉李莉周映杰周黎辉	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料