移動端、本地部署多場景適配，Saas平臺利用云端技術(shù)降低使用成本，滿足大部分用戶正常使用的需求；本地化部署滿足更多的數(shù)據(jù)存儲場景；除此之外，電站現(xiàn)場使用移動端進行巡視及消缺，為現(xiàn)場人員提供指引及定位，降低使用門檻，提高工作效率。紅外及可見光的雙光對比分析雖然能快速找到缺陷，但其中大量熱斑產(chǎn)生的原因無法正確定義，配合EL帶來的第三光對比，能發(fā)現(xiàn)組件內(nèi)部出現(xiàn)的各種問題，明確熱斑產(chǎn)生的原因，其次，大量暫未形成熱斑的組件內(nèi)部缺陷可以及時的進行關(guān)注，防止其惡化，做到精細預(yù)防。光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶的信賴之選，期待您的來電！上海無人機EL光伏電站運維巡檢
EL、IR缺陷識別通過無人機采集數(shù)據(jù)后，上傳到歐普泰云，AI分析組件缺陷，紅外缺陷檢出率95%，EL缺陷檢出率90%，檢出率隨著樣本量的持續(xù)增加也在持續(xù)提高。EL缺陷組件級自動定位利用RTK及空間定位技術(shù)，配合電站數(shù)字孿生模型，實現(xiàn)了EL缺陷的組件級定位，解決了GPS精度導(dǎo)致的定位誤差，同時降低了由于EL照片數(shù)量多導(dǎo)致的核對效率低，為EL全站檢測奠定了基礎(chǔ)。數(shù)字孿生模型通過無人機對電站進行航拍獲取正射地圖，然后對正射地圖按照組串施工圖紙進行片區(qū)、組串、組件三個層級的繪制，該地圖可對電站進行組件級別的管理，也可用于手機端進行缺陷定位。貴州光伏電站運維智能系統(tǒng)光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，您的信賴之選，期待來電！
分析報告提供更高的自由度來滿足各種個性化的要求，可配置、可拓展，做到一站式生成。生成的報告中提供了電站的全部基礎(chǔ)信息及巡檢結(jié)果，所有組件存在的全部紅外及EL缺陷，位置及數(shù)據(jù)分析等相關(guān)信息導(dǎo)航消缺云平臺和移動端數(shù)據(jù)實時互通，能讓整個電站的全部數(shù)據(jù)完整的呈現(xiàn)在一部手機中，更方便在戶外或沒有電腦在身邊時對電站的數(shù)據(jù)進行處理。在移動端我們提供了定位和方向，配合地圖上的缺陷位置，能夠快速定位缺陷位置。同時，消缺反饋功能，能協(xié)助消缺人員隨時反饋現(xiàn)場的各類信息。云平臺上，運維人員根據(jù)消缺人員的反饋進行驗收及確認。
組件、電站歷史數(shù)據(jù)分析根據(jù)同一電站多次巡檢進行的數(shù)據(jù)分析，這里面包括分類型的缺陷總數(shù)統(tǒng)計，缺陷類型出現(xiàn)占比統(tǒng)計，各片區(qū)在每次巡檢中出現(xiàn)缺陷的概率，高頻出現(xiàn)缺陷的組串組件統(tǒng)計，缺陷修復(fù)率以及缺陷修復(fù)后復(fù)現(xiàn)率等幾類統(tǒng)計根據(jù)同一組件多次巡檢進行的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，將組件在每次巡檢中出現(xiàn)的缺陷位置、類型、分析結(jié)果進行統(tǒng)計，以便時刻關(guān)注組件狀態(tài)。導(dǎo)航消缺云平臺和移動端數(shù)據(jù)實時互通，能讓整個電站的全部數(shù)據(jù)完整的呈現(xiàn)在一部手機中，更方便在戶外或沒有電腦在身邊時對電站的數(shù)據(jù)進行處理。在移動端我們提供了定位和方向，配合地圖上的缺陷位置，能夠快速定位缺陷位置。同時，消缺反饋功能，能協(xié)助消缺人員隨時反饋現(xiàn)場的各類信息。云平臺上，運維人員根據(jù)消缺人員的反饋進行驗收及確認。光伏電站智能巡檢，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，信賴之選，期待新老客戶來電！
缺陷預(yù)處理（定位及糾正）通過自動空間相鄰定位算法將紅外影像和EL識別的缺陷進行像素坐標與大地坐標鄰近匹配，對缺陷點進行缺陷自動上圖從而提升工作效率，如位置不準可進行手動微調(diào)。缺陷后處理1.重疊缺陷合并：批量處理組件下同一缺陷數(shù)據(jù)合并（合并依據(jù)：同一類型，缺陷空間位置在同一范圍內(nèi)，認定為同一缺陷），查看單個合并數(shù)據(jù)以及原缺陷數(shù)據(jù)記錄。2.缺陷類型合并：批量處理同一組件下不同缺陷相同類型數(shù)據(jù)合并，查看單個合并數(shù)據(jù)以及原缺陷數(shù)據(jù)記錄。光伏電站運維，就選上海歐普泰科技創(chuàng)業(yè)股份有限公司，用戶信賴之選，歡迎新老客戶來電！湖南無人機紅外光伏電站運維廠家供應(yīng)
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深度學(xué)習(xí)的EL、IR缺陷AI識別模型各類各地電站數(shù)據(jù)資源豐富，超大素材體量快速完善模型，以周為單位快速迭代，及時響應(yīng)當(dāng)前各類電站的場景升級，根據(jù)不同用戶需求，提供可定制的缺陷識別模型，。EL、IR全站歷史數(shù)據(jù)對比根據(jù)同一電站多次巡檢進行的數(shù)據(jù)分析，這里面包括分類型的缺陷總數(shù)統(tǒng)計，缺陷類型出現(xiàn)占比統(tǒng)計，各片區(qū)在每次巡檢中出現(xiàn)缺陷的概率，高頻出現(xiàn)缺陷的組串組件統(tǒng)計，缺陷修復(fù)率以及缺陷修復(fù)后復(fù)現(xiàn)率等幾類統(tǒng)計根據(jù)同一組件多次巡檢進行的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，將組件在每次巡檢中出現(xiàn)的缺陷位置、類型、分析結(jié)果進行統(tǒng)計，以便時刻關(guān)注組件狀態(tài)上海無人機EL光伏電站運維巡檢