Дрон із ШІ навчили розрізняти перегрів і забруднення сонячних модулів
Система зіставляє теплові та мультиспектральні зображення з кількох ракурсів; найскладнішим для розпізнавання виявився пил.
Коротко
Міжнародна команда дослідників розробила систему автономного обстеження СЕС дроном із тепловою та мультиспектральною камерами. Алгоритм шукає відносні теплові й візуальні аномалії та підтверджує їх на кількох кадрах із різних ракурсів. Його завданням не було визначення абсолютної температури модуля. Для навчання та перевірки використали 2400 зображень, отриманих під час польотів, лабораторних дослідів і з відкритого набору даних. Моделі розрізняли чисті модулі, гарячі точки, пил, пісок та пташиний послід.
Серед чотирьох перевірених нейромереж найкращий загальний результат показала EfficientNet-B0 із макроусередненим F1 на рівні 0,904. У тестовій вибірці вона найкраще розпізнавала гарячі точки та чисті модулі, а найгірше - пил, для якого F1 становив 0,732.
Ключові висновки
Що можна зробити далі
