基于多模块改装的YOLOv11深度学习的光伏热斑故障识别方法

本发明公开了基于多模块改装的YOLOv11深度学习的光伏热斑故障识别方法，包括采集光伏组件红外图像，对图像进行预处理后形成数据集，对数据集按照比例划分为训练集、测试集和验证集；改进YOLOv11模型，作为光伏组件故障识别模型；对光伏组件故障识别模型进行训练和测试；将待检测光伏组件红外图像输入训练好的光伏组件故障识别模型，得到故障检测结果。本发明基于多模块改装的YOLOv11深度学习的光伏热斑故障识别方法，解决了现有光伏热斑的人工智能自动识别技术中精度低、速度慢的问题。