鸟粪分割算法

抗不均匀强度

组合颜色通道与均值漂移自适应分割，并融合进Mask R-CNN以实现对光伏组件表面鸟粪的稳定识别与分割。

高喜峰 · Ting, Wang · Mengmeng, Liu · 练继建 · Ye, Yao · 于丽娜 · Yichu, Li · Yiming, Cui · Runze, Xue

Solar Energy 2024

参数信息

目标识别mAP提升

5.9 %

目标分割mAP提升

6.0 %

技术优势

适应鸟粪多变

鸟粪成分、密度和厚度不同导致透明度和颜色不一致，算法通过组合颜色通道和均值漂移自适应分割应对这种不均匀性。

检测更可靠

同一改进使目标识别mAP提高约5.9%，提升鸟粪检测的可靠性，降低漏检导致的效率损失。

应用场景

• 光伏组件清洁：自动识别鸟粪位置，引导清洁机器人精准清除，减少人工干预和停机时间。
• 无人机巡检：处理无人机航拍图像，自动标记鸟粪区域，提升巡检效率和缺陷发现率。
• 视觉分割：在复杂光照和污染条件下精确分割鸟粪，为检测提供可靠输入。
• 智能运维：融入智能运维系统，实现鸟粪污染自动识别与清洁调度优化。