TWM605424U - 太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統 - Google Patents
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Abstract
本創作係一種太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,包含影像即時辨識模組、深度學習模組、異常定位模組以及分析報告產生模組,其中深度學習模組、異常定位模組以及分析報告產生模組是電氣連接至影像即時辨識模組,且異常定位模組同時電氣連接至分析報告產生模組。因此,本創作係將無人機所拍攝得到的影像利用影像即時辨識模組進行人工智慧分析,以辨識異常及其種類,再交由異常定位模組標定異常所在位置,並產生分析報告以供後續處理,可節省人工分析的時間,並可即時依據異常情形、種類及位置資訊安排後續異常處理工作,大幅縮短從異常分析到安排處理的時間。
Description
本創作係有關於一種太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,尤其是將無人機所拍攝得到的影像利用影像即時辨識模組進行人工智慧分析,以辨識異常及其種類,再交由異常定位模組標定異常所在的位置,並進一步產生分析報告,以供後續處理,因而可節省一般人工分析的時間,並可於太陽光電案場直接拍攝後而即時得到異常情形、種類及位置資訊,使得後續異常處理工作得以迅速安排,大幅縮短從異常分析到安排處理的時間。
一般,太陽光電系統具節能減碳及潔淨能源特色,而為了取得最大經濟效益及發電量,通常需要非常大型的太陽光電系統。由於太陽光電系統在發生開路、短路、熱斑、遮陰,或其他異常狀態時,會使得局部區域的溫度增加,因此,得以利用影像以辨識是否發生異常,進而派工維修。
在習知技術中,太陽光電系統的影像通常是在拍攝後進行異常分析,而一般會採用人工分析或人工智慧分析,其中人工分析是利用人力逐一檢視影像,而人工智慧分析是利用人工智慧以非即時的方式進行影像的分析,因而不具即時反應的特性。
上述習知技術的缺點在於人工分析需耗費大量的時間逐一檢視,而人工智慧非即時分析雖可節省大量的人工分析時間,但影像資料的處理速度仍無法於拍攝後即時得到異常情形及種類。因此,上述兩者皆無法達成即時分析的功能,以致於必須待分析結果產出後才得以進行後續工作,若有發現異常時還需要再次至該案場做處理,耗費往返交通時間。
因此,非常需要一種創新的太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,主要是利用人工智慧即時分析異常,於案場即時獲得發收異常情形、種類及位置資訊,除可節省人工分析的時間,亦可即時安排異常處理,藉以解決上述習用技術的所有問題。
本創作之主要目的在於提供一種太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,包含影像即時辨識模組、深度學習模組、異常定位模組以及分析報告產生模組,其中深度學習模組、異常定位模組以及分析報告產生模組是電氣連接至影像即時辨識模組,且異常定位模組同時電氣連接至分析報告產生模組。
具體而言,本創作的太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統是將無人機所拍攝得到的影像進行人工智慧分析以辨識異常、其種類及所在的位置,並進一步產生分析報告,以供後續處理。
進一步,無人機是利用紅外線熱影像儀及可見光影像儀對太陽光電系統進行拍攝,並產生及傳送影像。
影像即時辨識模組是以無線或有線通訊方式接收影像,並將影像進行即時辨識處理,且在太陽光電系統有異常情形時,進一步辨識該異常的異常情形及異常種類,同時產生及傳送包含異常情形及異常種類的異常信息。
深度學習模組用以持續提供具標記異常及其種類的影像樣本至該模組,供深度學習以產生精進後的修訂版影像即時辨識模型,並將該修訂版模型更新至影像即時辨識模組,藉以改善辨識的正確率。異常定位模組接收影像即時辨識模組產生的異常信息以及來自影像的定位座標,以計算標定出該異常所在位置的定位座標或該異常於太陽光電系統的相對位置,進而產生並傳送包含該定位座標或該相對位置的異常位置。分析報告產生模組接收異常信息以及異常位置,並產生及傳送包含異常情形、異常種類及異常位置的分析報告。
因此,本創作的太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統主要是將無人機所拍攝得到的影像利用影像即時辨識模組進行人工智慧分析以辨識異常及其種類,再交由異常定位模組標定異常所在的位置,並進一步產生分析報告,以供後續處理。此外,本創作可節省一般人工分析的時間,並可於太陽光電系統拍攝後直接即時得到異常情形、種類及位置資訊,可視情況當場處理,或後續安排派工檢修或更換,尤其是,本創作可提供異常所在的位置資訊,方便人員於廣大的案場中迅速找到異常所在位置,大幅縮短以逐一檢測方式將異常定位的時間。
以下配合圖示及元件符號對本創作之實施方式做更詳細的說明,俾使熟習該項技藝者在研讀本說明書後能據以實施。
請參考第一圖,本創作太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統的示意圖。如第一圖所示,本創作的太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統1主要是包含影像即時辨識模組10、深度學習模組20、異常定位模組30以及分析報告產生模組40,用以接收來自無人機2的影像3,並經人工智慧即時處理後產生及傳送分析報告4。
上述的無人機2具有遙控飛行能力而設置有太陽光電系統S的太陽光電案場F上方飛行,且進一步配置紅外線影像儀C1、可見光影像儀C2,用以拍攝太陽光電系統S而產生並傳送影像3。此外,無人機2可藉無線或有線通訊方式傳送影像3。舉例而言,太陽光電系統S可包含多個太陽能板(或太陽能模組)T,比如以矩陣方式排列。
具體而言,影像即時辨識模組10是利用無線或有線通訊方式而接收來自無人機2的影像3,並依據影像3以進行即時辨識處理,且在太陽光電系統S有異常時,進一步辨識該異常的異常情形及異常種類,同時產生及傳送包含異常情形及異常種類的異常信息。
進一步,深度學習模組20是電氣連接至影像即時辨識模組10,用以持續提供具標記異常及其種類的影像樣本至該模組20,供深度學習以產生精進後的修訂版影像即時辨識模型,並將該修訂版模型更新至影像即時辨識模組,以改善辨識的正確率。
異常定位模組30是電氣連接至影像即時辨識模組10,用以接收異常信息以來自影像3的定位座標,以計算標定出該異常所在位置的定位座標或該異常於太陽光電系統S的相對位置,進而產生並傳送包含定位座標或相對位置的異常位置。
舉例而言,上述影像的定位座標包含一GPS座標、一北斗衛星定位座標或一迦利略衛星定位座標。不過要注意的是,創作並非以此為限,亦即,任何具有定位功能的系統都應涵蓋於本創作中。
此外,分析報告產生模組40是電氣連接至影像即時辨識模組10以及異常定位模組30,用以同時接收異常信息以及異常位置,並產生、儲存及傳送包含異常情形、異常種類及異常位置的分析報告。再者,分析報告可儲存於內建的記憶體(圖中未顯示)或傳送至遠端裝置(圖中未顯示)而儲存。
更進一步,異常定位模組30可利用太陽光電系統S在太陽光電案場F的配置圖面(圖中未顯示)而對該異常的定位座標或相對位置進行整合及比對,藉以產生並傳送異常位置。換言之,配置圖面是儲存於異常定位模組30。
綜上所述,本創作的特點在將無人機所拍攝得到的影像利用太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統進行人工智慧分析以辨識異常及其種類,計算所在的位置,並進一步產生分析報告,以供後續處理。因此,本創作可節省一般人工分析的時間,並可於太陽光電系統案場直接拍攝後而即時得到異常情形、種類及位置資訊,可視情況當場處理,或後續安排派工檢修或更換異常,尤其是,本創作可提供異常所在的位置資訊,方便人員於廣大的系統中迅速找到異常所在位置,大幅縮短以逐一檢測方式將異常定位的時間。
以上所述者僅為用以解釋本創作之較佳實施例,並非企圖據以對本創作做任何形式上之限制,是以,凡有在相同之創作精神下所作有關本創作之任何修飾或變更,皆仍應包括在本創作意圖保護之範疇。
1:太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統
2:無人機
3:影像
4:分析報告
10:影像即時辨識模組
20:深度學習模組
30:異常定位模組
40:分析報告產生模組
C1:紅外線熱影像儀
C2:可見光影像儀
F:太陽光電案場
S:太陽光電系統
T:太陽能板(或太陽能模組)
第一圖顯示依據本創作太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統的示意圖。
1:太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統
2:無人機
3:影像
4:分析報告
10:影像即時辨識模組
20:深度學習模組
30:異常定位模組
40:分析報告產生模組
C1:紅外線影像儀
C2:可見光影像儀
F:太陽光電案場
S:太陽光電系統
T:太陽能板(或太陽能模組)
Claims (7)
- 一種太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,係用以藉一無線或有線通訊方式而接收一無人機利用至少一影像儀對一太陽光電系統進行拍攝,並產生及傳送一影像,包括: 一影像即時辨識模組,係以該無線或有線通訊方式而接收該影像,並據以進行一即時辨識處理,並在該太陽光電系統有一異常時,進一步辨識該異常的一異常情形及一異常種類,同時產生及傳送包含該異常情形及該異常種類的一異常信息; 一深度學習模組,係電氣連接至該影像即時辨識模組,用以持續提供具標示異常及其種類的一影像樣本至該深度學習模組,以產生精進後的修訂版影像即時辨識模型,並將該修訂版模型更新至影像即時辨識模組,藉以改善辨識的正確率; 一異常定位模組,係電氣連接至該影像即時辨識模組,用以接收該異常信息以來自該影像的一定位座標,並標定出該異常所在位置的該定位座標或該異常於該太陽光電系統的一相對位置,進而產生並傳送包含該定位座標或該相對位置的一異常位置;以及 一分析報告產生模組,係電氣連接至該影像即時辨識模組以及該異常定位模組,用以接收該異常信息以及該異常位置,並產生、儲存及傳送包含該異常情形、該異常種類及該異常位置的一分析報告。
- 如請求項1之太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,其中該異常定位模組進一步利用該太陽光電系統在一太陽光電案場的一配置圖面,而對該定位座標或該相對位置進行整合及比對,以產生並傳送該異常位置。
- 如請求項1之太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,其中該定位座標包含一GPS座標。
- 如請求項1之太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,其中該定位座標包含一北斗衛星定位座標。
- 如請求項1之太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,其中該定位座標包含一迦利略衛星定位座標。
- 如請求項1之太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,其中該影像儀包含一紅外線熱影像儀。
- 如請求項1之太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統,其中該影像儀包含一可見光影像儀。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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TW109208774U TWM605424U (zh) | 2020-07-09 | 2020-07-09 | 太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統 |
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TW109208774U TWM605424U (zh) | 2020-07-09 | 2020-07-09 | 太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統 |
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Family Applications (1)
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TW109208774U TWM605424U (zh) | 2020-07-09 | 2020-07-09 | 太陽光電系統之人工智慧即時影像異常分析系統 |
Country Status (1)
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TW (1) | TWM605424U (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI777866B (zh) * | 2021-11-26 | 2022-09-11 | 國立勤益科技大學 | 太陽光電模組檢測系統及其方法 |
TWI803374B (zh) * | 2022-06-29 | 2023-05-21 | 國立勤益科技大學 | 太陽光電遠端監控系統 |
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2020
- 2020-07-09 TW TW109208774U patent/TWM605424U/zh unknown
Cited By (2)
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TWI777866B (zh) * | 2021-11-26 | 2022-09-11 | 國立勤益科技大學 | 太陽光電模組檢測系統及其方法 |
TWI803374B (zh) * | 2022-06-29 | 2023-05-21 | 國立勤益科技大學 | 太陽光電遠端監控系統 |
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