基于AI视觉算法的光伏电站照明异常自动识别研究

为解决光伏电站照明系统中人工巡检效率低、漏检率高的问题，文章基于深度学习的智能监控系统，采用改进YOLOv5s实现复杂环境下的灯具精准定位，构建多模态特征，融合模型提取亮度、频域等关键指标，建立双通道ResNet架构判定异常状态。经实践运行，该系统实现了高精度实时监测，在恶劣环境依然保持稳定性能，显著降低了运维成本，为光伏电站照明系统智能化运维提供了可靠支持。