(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211042082.7 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 李宁钏　严谨　熊剑平　孙海涛　 赵蕾　杨剑波　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 赵凯莉 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/12(2017.01) G06T 7/136(2017.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种热斑检测方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本申请公开了一种热斑检测方法、 装置、 电 子设备及存储介质， 获取包含光伏板在内的图 像， 并确定出图像中的光伏板区域之后， 基于光 伏板区域确定光伏板区域中单块光伏组件包含 像素点的第二数量。 确定热斑区域包含像素点的 第一数量、 热斑区域的轮廓信息。 根据第一数量、 第二数量和热斑区域的轮廓信息， 确定热斑区域 对应的目标热斑类别。 本申请确定热斑区域之 后， 结合热斑区域和单块光伏组件包含的像素点 数量以及热斑区域的轮廓信息确定热斑区域对 应的目标热斑类别。 从而实现了热斑区域目标分 类。 对于维护人员来说， 根据本申请得到的热斑 区域对应的目标热斑类别， 可以确定出对应的方 案进行热斑处理， 参考性和实用性更好。 权利要求书3页 说明书13页 附图7页 CN 115393327 A 2022.11.25 CN 115393327 A 1.一种热斑 检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取包含光伏板在内的图像， 确定所述图像中的光伏板区域； 检测所述 光伏板区域中是否存在热斑区域； 响应于所述光伏板 图像中存在热斑区域， 确定所述热斑区域包含像素点的第一数量、 所述热斑区域的轮廓信息、 所述 光伏板区域中单块 光伏组件 包含像素点的第二数量； 根据所述第一数量和所述第二数量的大小关系， 结合所述热斑区域的轮廓信息， 确定 所述热斑区域对应的目标 热斑类别。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一数量和所述第 二数量的大 小关系， 结合所述热斑区域的轮廓信息， 确定所述热斑区域对应的目标 热斑类别包括： 根据所述第 一数量和所述第 二数量的大小关系， 确定各个候选热斑类别各自的第 一分 值； 根据所述热斑区域的轮廓信息， 确定所述各个候选热斑 类别各自的第二分值； 根据所述各个候选热斑类别各自的第 一分值和第 二分值， 从所述各个候选热斑类别中 确定出所述热斑区域对应的目标 热斑类别。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述各个候选热斑类别各自的第 一 分值和第二分值， 从所述各个候选热斑类别中确定出所述热斑区域对应的目标热斑类别包 括： 根据所述各个候选热斑类别各自的第 一分值和第 二分值， 确定所述各个候选热斑类别 各自的目标分值； 并将确定的各个目标分值的最大值对应的候选热斑类别， 确定为所述热 斑区域对应的目标 热斑类别。 4.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述候选热斑类别包括组串热斑、 面状热斑、 条状热斑和点状热斑中的一个或多个。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述第一数量和所述第 二数量的大 小关系， 确定各个候选热斑 类别各自的第一分值包括： 确定所述第一数量和所述第二数量的第一 参考值； 根据预设的所述各个候选热斑类别各自对应的参考值范围， 确定所述第 一参考值所属 的参考值范围； 确定所述第一参考值所属的参考值范围对应的候选热斑类别的第一分值高于未包含 所述第一 参考值的参考值范围对应的候选热斑 类别的第一分值； 其中， 按照对应的参考值范围由大到小的顺序对所述各个候选热斑类别排序为组串热 斑、 面状热斑、 条状热斑和点状热斑。 6.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述热斑区域的轮廓信息， 确定所 述各个候选热斑 类别各自的第二分值包括： 根据所述热斑区域的轮廓信息， 确定所述热斑区域的矩形度和圆形度； 若所述矩形度大于所述圆形度， 确定所述组串热斑、 面状热斑、 条状热斑各自的第二分 值大于所述 点状热斑的第二分值； 若所述矩形度小于所述圆形度， 确定所述组串热斑、 面状热斑、 条状热斑各自的第二分 值小于所述 点状热斑的第二分值。 7.如权利要求6所述的方法， 其特征在于， 若所述矩形度大于所述圆形度， 所述方法还权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115393327 A 2包括： 确定所述热斑区域的最小外接旋转矩形， 并确定所述最小外接旋转矩形的长边和短边 的第二参考值； 若所述第二参考值大于预设的第 一参考阈值， 确定所述面状热斑的第 二分值小于所述 条状热斑的第二分值； 若所述第二参考值不大于所述预设的第 一参考阈值， 确定所述面状热斑的第 二分值大 于所述条状热斑的第二分值。 8.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述各个候选热斑类别各自的第 一 分值和第二分值， 确定所述各个候选热斑 类别各自的目标分值包括： 针对所述各个候选热斑类别， 根据所述候选热斑类别的第一分值、 第一分值对应的数 量权重值、 第二分值和第二分值对应的轮廓权 重值， 确定所述 候选热斑 类别的目标分值。 9.如权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第 一数量和所述第 二数量的第 一参考值之后， 所述方法还 包括： 若所述第一参考值大于预设的第 二参考阈值， 确定所述热斑区域对应的目标热斑类别 为组串热斑。 10.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 确定所述光伏板区域中单块光伏组件包含 像素点的第二数量包括： 根据采集所述图像的无 人机的位置或移动轨 迹， 确定所述 光伏板区域的参 考边； 根据所述参考边包含的像素点数量和预先确定的所述光伏板区域的长宽比， 确定所述 光伏板区域包 含的像素点数量； 根据所述光伏板区域包含的像素点数量和预先确定的所述光伏板区域包含的光伏组 件数量， 确定所述 光伏板区域中单块 光伏组件 包含像素点的第二数量。 11.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述确定所述图像中的光伏板区域包括： 将所述包含光伏板在内的图像输入预先训练完成的图像分割模型， 基于所述图像分割 模型， 确定所述图像中的光伏板区域； 其中， 所述图像分割 模型是基于样本集中包含光伏板在内的样本图像及样本图像 中标 注的样本光伏板区域的位置信息训练得到的。 12.一种热斑 检测装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取包 含光伏板在内的图像， 确定所述图像中的光伏板区域； 检测模块， 用于检测所述 光伏板区域中是否存在热斑区域； 第一确定模块， 用于响应于所述光伏板 图像中存在热斑区域， 确定所述热斑区域包含 像素点的第一数量、 所述热斑区域的轮廓信息、 所述光伏板区域中单块光伏组件包含像素 点的第二数量； 第二确定模块， 用于根据所述第一数量和所述第二数量的大小关系， 结合所述热斑区 域的轮廓信息， 确定所述热斑区域对应的目标 热斑类别。 13.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总 线， 其中， 处理 器， 通信接口， 存 储器通过通信总线完成相互间的通信； 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执行存储器上所存放的程序时， 实现权利要求1 ‑11任一项所述的方法步权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115393327 A 3