基于YOLOv5的无人机航拍红外图像的微弱光伏阵列热斑检测

彭自然; 王思远; 张颖清; 肖伸平

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1304

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基于YOLOv5的无人机航拍红外图像的微弱光伏阵列热斑检测

更新时间：2026-01-08

- 基于YOLOv5的无人机航拍红外图像的微弱光伏阵列热斑检测
- Vol. 46, Issue 12, Pages: 315-323(2025)
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- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1304
  CLC： TP391
- Published Online：07 January 2026，
  
  Published：2025
- 稿件说明：
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彭自然, 王思远, 张颖清, et al. 基于YOLOv5的无人机航拍红外图像的微弱光伏阵列热斑检测[J]. 2025, 46(12): 315-323.
DOI：

彭自然, 王思远, 张颖清, et al. 基于YOLOv5的无人机航拍红外图像的微弱光伏阵列热斑检测[J]. 2025, 46(12): 315-323. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1304.

摘要

针对无人机航拍光伏组件红外热图像中热斑信号微弱、特征模糊以及自动化巡检存在较高漏检率和误检率的问题

该文基于深度学习模型YOLOv5进行优化改进

以提升其对微弱红外热斑的检测能力。首先

通过添加混合特征模块（HFM）

进一步增强网络的特征提取能力

有效提高检测精度。其次

在YOLOv5的主干网络后使用层级聚合注入网络（HAI）

使卷积核能得到全局特征信息

从而提高检测精度。最后

引入WIoU损失函数优化原有的边界框损失

提高了困难样本的检测速度。实验结果显示

改进后的模型mAP达到80.3%

相比原模型提升了5个百分点。

Abstract

To address the challenges of weak hotspot signals and blurred features in infrared images of photovoltaic modules captured by drones

as well as the high miss and false detection rates in automated inspections

this paper presents an optimized version of the YOLOv5 deep learning model to enhance its ability to detect faint infrared hotspots. First

by incorporating a hybrid feature module （HFM）

the network's feature extraction capability is further enhanced

leading to a significant improvement in detection accuracy. Additionally

a hierarchical aggregation Injection （HAI） network is employed after the backbone of YOLOv5

enabling the convolutional kernels to capture global feature information

thereby enforcing high detection precision. Finally

the WIoU loss function is introduced to improve the original bounding box loss and increase the detection speed of difficult samples. The experimental results show that the mAP of the improved model reaches 80.3%

which is an improvement of 5 percentage points compared to the original model.

关键词

Keywords

references

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