光伏无人机巡检AI缺陷检测与诊断报告系统
案例介绍
技术实现：基于 YOLOv8/v11 进行光伏场景定向改造，针对小目标缺陷引入切片训练与损失函数优化；实现红外与可见光双模态配准与交叉验证，热斑定位同时关联可见光通道的遮挡/破损证据；输出端内嵌 GB/T 46924-2025 智能分析逻辑，自动完成温差分级与子阵级缺陷汇总。
交付形态：支持 SaaS 云端账号与 Windows 本地离线部署两种模式，输出带双图对照、缺陷等级、维修建议的结构化 PDF 诊断报告，可直接用于工单派发。
可复用能力：小目标检测调优、多模态特征对齐、检测结果到业务规则的映射引擎。
技术栈：
光伏巡检 缺陷检测 YOLO 无人机 红外热成像 双光配准 目标检测 小目标检测 Python PyTorch
光伏无人机巡检AI缺陷检测与诊断报告系统
案例介绍
面向光伏电站无人机巡检场景，独立完成从算法到报告的全链路落地。核心解决红外热斑小目标漏检率高、双光图像难以配准、后期报告人工排版效率低三大痛点。
技术实现：基于 YOLOv8/v11 进行光伏场景定向改造，针对小目标缺陷引入切片训练与损失函数优化；实现红外与可见光双模态配准与交叉验证，热斑定位同时关联可见光通道的遮挡/破损证据；输出端内嵌 GB/T 46924-2025 智能分析逻辑，自动完成温差分级与子阵级缺陷汇总。
交付形态：支持 SaaS 云端账号与 Windows 本地离线部署两种模式，输出带双图对照、缺陷等级、维修建议的结构化 PDF 诊断报告，可直接用于工单派发。
可复用能力：小目标检测调优、多模态特征对齐、检测结果到业务规则的映射引擎。
技术栈：
光伏巡检 缺陷检测 YOLO 无人机 红外热成像 双光配准 目标检测 小目标检测 Python PyTorch
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