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FLIR ONE Pro進入發燒排行的影片

使用無人機的太陽能發電廠缺陷和故障的人工智能視覺檢測

為了解決FLIR ONE Pro的問題，作者賴竹維 這樣論述：

鑑於世界能源危機和現代科技世界，對可再生能源的能源需求與日俱增。儘管太陽能技術具有可持續、清潔和環保的特點，但它被認為是應對全球能源挑戰的最有希望的解決方案之一。因此，它在當今的技術中變得越來越重要，從太陽能組件中獲取能量是解決能源短缺問題的方法之一，但太陽能組件也需要日常維護。因此，多年來，大型太陽能（PV）電站的維護被認為是一項突出的挑戰。另一方面，無人機（UAV）在各種檢測領域越來越受歡迎。在這方面，本研究工作的重點是使用無人機從太陽能電站收集數據（熱圖像（TI）和 RGB 圖像）。考慮到動手技術，本研究基於人工智慧（AI）對太陽能電站缺陷和故障的檢測。基於 AI 的缺陷檢測方法是使用

來自無人機和Darknet - YOLOV4 的數據（TI 和 RGB 圖像）實現的。數據（TI 和 RGB 圖像）使用使用 darknet-YOLOV4 進行自動缺陷檢測的有效模型進行訓練。目標檢測方法結合了傳統的圖像處理技術和卷積神經網絡（CNN）技術。這種方法可以訓練大量的高分辨率 TI 和 RGB 圖像樣本，以提供良好的 AI 模型輸出。然後使用 CNN 提取 TI 的深層特徵以顯示有缺陷的單元格。同時，當檢測到有缺陷或有缺陷的小區時，使用 AI 提取小區的 GPS 位置。因此，提取的 GPS 坐標將映射到 Google 地圖中。與現有的替代方案相比，這種方法可以顯著提高太陽能組件檢查

和健康管理的準確性和效率。這項研究的實際結果表明，所建議的基於 AI 的系統可以使用 TI 和 UAV 高效準確地檢測缺陷。