№ CN122948750A发明专利
未知基于动态卷积与多尺度注意力的光伏小目标缺陷检测方法
本发明属于光伏组件检测技术领域,具体涉及一种基于动态卷积与多尺度注意力的光伏小目标缺陷检测方法,基于YOLOv11的光伏组件缺陷检测模型PED‑YOLO,以PConv模块替代传统卷积,凭借更大感受野捕捉小目标及其上下文信息,实现更精准的特征提取;主干引入DyC3K2模块,通过自适应调整卷积参数,提升检测准确性与鲁棒性。其次采用C3K2‑EMA模块,利用高效多尺度关注模块EMA重新分配权重并优先聚焦相关特征,强化对小目标缺陷的感知与识别能力。本发明凭借更大感受野精准捕捉小目标缺陷的微弱特征与上下文信息,从根源上解决传统卷积对光伏小目标缺陷特征提取不充分、辨识度低的问题。
❖太原科技大学; 阳城国际发电有限责任公司; 山西数智汇云科技有限公司冯苑佩斯; 赵晋; 杨永斌; 芮鑫; 赵晨光; 马宏; 焦宏波; 胡啸; 王银; 谢刚; 王健安; 谢新林Oct 20, 2026§ 1/10 权利要求G06T 7/00 (2017.01), G06V 10/82 (2022.01), G06V 10/44 (2022.01) +357