双分支多模态积灰损失评估网络

可见光+红外精度88.27%

通过跨模态差分感知融合模块，将可见光与红外图像信息结合，实现对光伏组件积灰功率损失的精确评估，精度超过单模态模型。

林培杰 · Hang, Chen · 程树英 · Lu, Xiaoyang · 林耀海 · Sun, Lei

Renewable Energy 2025

参数信息

平均准确率

88.27 %

技术优势

精度更高

通过跨模态差分感知融合模块和多重融合网络，充分利用可见光与红外图像的互补信息，提升评估精度。

计算开销低

采用MobileNetV2作为骨干网络，训练效率高且计算复杂度低，适合实际部署。

应用场景

• 光伏电站运维：自动评估积灰损失，优化清洗周期，降低运维成本。
• 红外与可见光图像融合：通过可见光与红外融合，提升复杂环境下缺陷检测的鲁棒性。
• 工业视觉检测：提供高精度视觉评估模型，替代人工巡检，提升检测效率。