Effekterna av nedsmutsning på solpaneler är ett viktigt och välstuderat problem inom sektorn för förnybar energi. I detta dokument presenterar vi den första konvolutionella neurala nätverk (CNN) baserad metod för solpaneler nedsmutsning och defekt analys. Vår strategi tar en RGB-bild av solpaneler och miljöfaktorer som ingångar för att förutsäga strömförlust, nedsmutsning lokalisering och nedsmutsning typ. I datorseende är lokalisering en komplex uppgift som normalt kräver manuellt märkta träningsdata såsom avgränsande lådor eller segmentering masker. Vårt föreslagna tillvägagångssätt består av specialiserade fyra steg som helt undviker lokalisering marken sanning och bara behöver panel bilder med power loss etiketter för utbildning. Den region av impact area som erhålls från den förutsagda localization masker klassificeras i nedsmutsning typer med hjälp av webly övervakad lärande. För att förbättra CNN:s lokaliseringskapacitet, introducerar vi ett nytt block för dubbelriktad input-aware fusion (BiDIAF) som förstärker indata på olika nivåer av CNN för att lära sig input-specifika funktionskartor. Vår empiriska studie visar att BiDIAF förbättrar noggrannheten i effektförlustprognoserna med cirka 3% och lokaliseringsnoggrannheten med cirka 4%. Vår end-to-end-modell ger en ytterligare förbättring på ca 24% på lokaliseringen när den lärs ut på ett svagt övervakat sätt. Vår strategi är allmängiltig och visade lovande resultat på web crawled solar panel bilder. Vårt system har en bildhastighet på 22 fps (inklusive alla steg) på en NVIDIA TitanX GPU. Dessutom samlade vi först av det är typ dataset för solpanel bildanalys bestående av 45,000+ bilder.
Mehta et al:s arbete. REF presenterar ett konvolutionellt neuralt nätverk för förutsägelse av effektförlust.
DeepSolarEye: Power Loss Prediction and Weakly Supervised Soiling Localization via Fully Convolutional Networks for Solar Panels
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}