建筑太阳能光伏发电系统检测流程、无人机、光伏组件I-V特性、光电转换效率检测方法、检测报告.docxVIP

附录A检测流程

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附录B无人机检测方法

B.0.1无人机检测方法由四个部分组成，包括数据准备、AI检测、三维重建以及地理信息系统（GIS）注册和管理，如图1所示。

图1无人机检测方法基本流程

B.0.2数据准备是通过预规划和无人机航拍，对待检测对象进行数据收集，并进行数据预处理以方便后续阶段的数据使用。待测目标分为两类，一类是建筑立面光伏系统，另一类是屋顶光伏系统，遵循相同检测流程，并满足下列规定：

1预规划阶段需要对待检测目标的信息进行获取，在此基础上进行无人机的路径规划。规划路径为两种：

1）倾斜摄影测量，无人机大概距离待测目标30m高度从不同角度进行航拍，为后续三维重建提供图像数据；

2）贴近摄影测量，无人机需要贴近待测目标表面，垂直于待测表面进行全覆盖航拍。

2对建筑墙面和地面光伏系统的检测路径分别如图2和图3所示。

图2建筑检测检测路径，垂直墙面视角

图3PV检测区域边界确定和对应的检测路径

3数据收集阶段需要无人机按照预先规划路径进行航拍，实现完整的待测对象数据收集。同时，对检测中发现的问题进行二次数据采集。数据包括下列内容：

1）无人机实验过程产生的飞行数据，包括定位信息、机体状态信息等；

2）航拍产生的可见光照片；

3）航拍产生的红外照片。

4数据预处理阶段需要对收集到的原始数据进行初步筛选，清洗异常数据和对不同种类的数据进行集成和存储。需注意下列事项：

1）无人机工作区域内禁止人群靠近；

2）工作路径需要覆盖整个待测对象；

3）摄像头需要保持与待测面垂直；

4）无人机贴近摄影测量距离建筑表面大于5米。

B.0.3AI检测是通过数据驱动的方法实现对图片中缺陷的自动诊断，需要针对特定缺陷建立数据集，并选定AI模型进行训练，经过评估选定效果最佳的模型进行部署，得到缺陷诊断结果。AI检测步骤如下:

1建立数据集指AI模型的训练需要对应的数据集。数据集的建立有两种方式，一是利用现有公开数据集，二是收集相关对象的数据并进行手动标注。而后，对所建立的数据集进行划分，一般缺陷数据集的规模较小，在千或者万级，常用的分配比例是60%训练集、20%验证集、20%测试集；

2模型训练指选定特定的AI算法，并在数据集上训练，在此过程中调整超参数以实现最好的准确度。缺陷检测使用深度学习模型，包括Faster-RCNN，YOLO系列等；

3模型部署指在模型评估的基础上，选出对待测缺陷表现最优的AI模型，而后在待测图片数据上进行部署，生成检测结果。检测结果应包括带标注的缺陷图片和对应的缺陷信息，其中信息有缺陷类型、位置和置信系数等。

B.0.4三维重建是利用航拍获得的多视角图片，对目标物体进行点云生成的过程，可以构建对象的三维模型，三维重建的步骤如下：

1模型生成是三维重建的算法主体，用来获得待测目标的三维模型。首先输入采集的图片，通过运动恢复结构算法生成目标的稀疏点云；而后通过多视角密集匹配算法，基于相机位姿进行稠密重建，得到稠密点云；最后基于点云构建目标物体的网格、体素或者纹理；

2模型评估指生成的模型需要经过评估以保证精确度。一方面，三维重建算法可以在公开数据集上进行测试，验证算法性能；另一方面，可以比对重建模型和物体实际尺寸，进行模型精度的校验。在检测任务中，重建算法需要在相关数据集上进行测试，要求均方根误差（RMSE）一般不超过10cm；

3模型集成指模型需要通过集成方法与实际地理坐标进行匹配。通过地理信息系统（GIS），将精度达标的模型与其对应的地理信息进行手动匹配，建立模型和实际待测对象的映射。

B.0.5GIS注册和管理是基于地理信息系统，对缺陷信息和模型进行数据融合，并实现结果可视化，为后续维护措施提供依据，GIS注册和管理步骤如下：

1缺陷注册指的是通过AI检测的结果和航拍图片所对应的地理信息，进行缺陷定位。一方面，粗略定位可以直接参照图片的地理信息；另一方面，参考图片的直接地理位置，和缺陷在图片中的相对位置，可以对单个缺陷进行精细定位；

2数据融合指的是对二维缺陷对象和三维模型进行集成，形成多维度可视化模型。缺陷对象包括缺陷图片和对应的缺陷信息，通常由XML文件进行记录；而三维模型通常由obj等三维格式构成，而后在服务器中进行存储、挂载和可视化。通过网络地理信息系统（WebGIS）可以实现多维数据的统一表征；

3缺陷管理指的是在已知缺陷和模型信息的基础上，形成统计报告和网页端以实现用户交互，为缺陷的管理和交互提供便利。基于网络地理信息系统进行二次开发，形成用户友好的交互界面，可以实现方便的项目管理和结果交付，对后续维护提供指导。

附录C光伏组件I-V特性检测方法

C.0.1抽检光伏组件的I-V输出特性应按照以下步骤检测：

1使