基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法

黄耀; 许鑫; 杜滢

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.05.009

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基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法

专题:人工智能技术在电力领域中的应用 | 更新时间：2025-11-18

- 基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法
- 基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法
- 河北电力技术 2025年44卷第5期页码：19-24+40
- 作者机构：
  
  1. 江苏国信高邮热电有限责任公司
  2. 高邮市城市建设投资集团有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(61972357)
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.05.009
  中图分类号： TM615;TP183;TP391.41
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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黄耀, 许鑫, 杜滢. 基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法[J]. 河北电力技术, 2025,44(5):19-24+40.

黄耀, 许鑫, 杜滢. 基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法[J]. 2025, 44(5): 19-24+40.
黄耀, 许鑫, 杜滢. 基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法[J]. 河北电力技术, 2025,44(5):19-24+40. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.05.009.

黄耀, 许鑫, 杜滢. 基于YOLOv7+ECA模型的光伏组件热斑检测方法[J]. 2025, 44(5): 19-24+40. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2025.05.009.

摘要

针对户外大型光伏电站无人机巡检时难以及时发现组件热斑缺陷的难题，提出一种改进的YOLOv7目标检测算法，通过添加有效通道注意力模块提取热斑目标检测的轮廓特征，再将原始的回归损失计算策略由CIoU替换为鲁棒性更优秀的inner-CIoU算法，引入缩放因子比控制计算损失的辅助边界框的尺度大小，使得预测框位置更加精准，提高热斑检测精度，提升模型训练效果。最终的识别召回率和精确率分别为95.1%和97.2%

0.5

和m

0.5～0.9

指标数值为97.4%和67.8%

相比原始的YOLOv7检测算法提高了2.0%、3.0%、1.7%、3.9%

最终实验的检测帧率达到62帧/s。试验结果证明，该方法在提升光伏热斑检测模型精确率及召回率的同时，保持了较高的检测帧率，能够满足现实巡检场景中对光伏组件热斑快速识别检测的需求。

Abstract

关键词

Keywords

references

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