基于DenseNet的红外图像热斑状态分类研究

光伏热斑故障对光伏组件的运行会产生严重影响,为从图像数据中进行有效的热斑检测,提出一种基于密集连接网络(DenseNet)的深度学习方法.利用数据增强、改进模型结构和迁移学习的方法,在红外光伏故障图形数据集上训练优化,并针对构建的样本数据集具有分布不平衡性的特点,选择采用Focal损失函数缓解样本的非均衡.实验结果表明...