CN114140421A - 光伏组件的故障定位方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种光伏组件的故障定位方法、装置及存储介质，涉及光伏发电技术领域，该方法通过数字地表模型图像中各像素点的高程信息，可以将获取的至少一个故障区域中非光伏组件所在的区域进行筛除，从而可以解决现有的故障检测中误将非光伏组件识别为光伏组件的问题。该方法包括：获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息；基于至少一个故障区域的定位信息、待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

Description

光伏组件的故障定位方法、装置及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种光伏组件的故障定位方法、装置及存储介质。

背景技术

随着光伏发电技术的发展，对于光伏电站中光伏组串的故障检测就变得尤为重要。目前，为了提高故障检测的效率，节省人工成本，可以采用无人机等搭载有红外摄像仪的飞行设备采集光伏组件的红外图像，然后可以基于深度训练模型对采集的图像进行分析处理，确定出故障的光伏组件。

然而，光伏电站一般部署在地形地貌复杂的偏远地区，基于深度训练模型对光伏组件的某些种类的故障(比如，热斑检测)进行检测时，经常会将一些非光伏组件误识别光伏组件，导致确定出的故障光伏组件中掺杂一些非光伏组件。而在实际应用中，光伏电站中一般会部署有成千上万的光伏组件，所以对非光伏组件的错误识别给运维人员的工作增加很大的负担。因此，亟待提出一种光伏组件的故障定位方法，以解决现有的故障检测中误将非光伏组件识别为光伏组件的问题。

发明内容

本申请提供一种光伏组件的故障定位方法、装置及存储介质，可以解决现有的故障检测中误将非光伏组件识别为光伏组件的问题。

为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：

第一方面，本申请提供一种光伏组件的故障定位方法，包括：获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息；基于至少一个故障区域的定位信息、待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

本申请提供的技术方案中，在获取到可能包括有非光伏组件的至少一个故障区域后，可以基于待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的高程信息对该至少一个故障区域进行筛选。由于待检测区域的数字地表模型图像能够表征待检测区域内各个物体相对于地面的高度，而光伏组件在部署时相对于地面的高度与其他非光伏组件(比如，建筑物、桥梁以及树木等)一般是不同的。所以，本申请基于数字地表模型图像中各像素点的高程信息能够明显区分出待检测区域中的光伏组件和非光伏组件，从而可以将至少一个故障区域中的非光伏组件的故障区域筛除。另外，由于获取到的至少一个故障区域的图像来源并不是数字地表模型图像，所以在基于数字地表模型图像中各像素点的高程信息筛选光伏组件的故障区域时，还需参考至少一个故障区域的定位信息和数字地表模型图像中各像素点的定位信息，以确保筛选过程是在参考同一坐标系下进行的。可以看出，本申请提供的技术方案中，通过数字地表模型图像中各像素点的高程信息，可以将获取的至少一个故障区域中非光伏组件所在的区域进行筛除，从而可以解决现有的故障检测中误将非光伏组件识别为光伏组件的问题。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“基于至少一个故障区域的定位信息、待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息”可以包括：

根据高程信息，从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域，并根据各像素点的定位信息得到目标区域的定位信息；

根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“根据高程信息，从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域”，可以包括：

将高程信息满足预设条件的像素点确定为目标像素点；

确定目标像素点组成的至少一个闭合区域；

将至少一个闭合区域中符合预设图形特征的区域确定为目标区域。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域”可以包括：

根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，确定至少一个故障区域是否属于目标区域；

在确定第一区域属于目标区域的情况下，将第一区域确定为光伏组件的故障区域；第一区域为至少一个故障区域中的任一故障区域。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“基于至少一个故障区域的定位信息、待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息”之前，本申请提供的光伏组件的故障定位方法还包括：

获取至少一个红外图像；至少一个红外图像覆盖待检测区域；

根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到数字地表模型；数字地表模型至少包括数字地表模型图像、各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息”可以包括：

获取待测图像以及待测图像的定位信息；

调用预设深度检测模型对待测图像进行故障检测，确定至少一个故障区域，并根据待测图像的定位信息确定至少一个故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，上述“获取待测图像以及待测图像的定位信息”可以包括：

获取至少一个红外图像；至少一个红外图像覆盖待检测区域；

根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到待检测区域的全景图像；

基于预设尺寸对全景图像进行裁剪，得到待测图像，并根据全景图像的定位信息，得到待测图像的定位信息。

第二方面，本申请提供一种光伏组件的故障定位装置，包括获取模块和筛选模块；

获取模块，用于获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息；

筛选模块，用于基于获取模块获取的至少一个故障区域的定位信息、待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，筛选模块具体用于：

根据高程信息，从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域，并根据各像素点的定位信息得到目标区域的定位信息；

根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，筛选模块具体还用于：

将高程信息满足预设条件的像素点确定为目标像素点；

确定目标像素点组成的至少一个闭合区域；

将至少一个闭合区域中符合预设图形特征的区域确定为目标区域。

可选的，在另一种可能的设计方式中，筛选模块具体还用于：

根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，确定至少一个故障区域是否属于目标区域；

在确定第一区域属于目标区域的情况下，将第一区域确定为光伏组件的故障区域；第一区域为至少一个故障区域中的任一故障区域。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的光伏组件的故障装置还可以包括确定模块；

获取模块，还用于获取至少一个红外图像；至少一个红外图像覆盖待检测区域；

确定模块，用于根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到数字地表模型；数字地表模型至少包括数字地表模型图像、各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，获取模块具体用于：

获取待测图像以及待测图像的定位信息；

调用预设深度检测模型对待测图像进行故障检测，确定至少一个故障区域，并根据待测图像的定位信息确定至少一个故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，获取模块具体还用于：

获取至少一个红外图像；至少一个红外图像覆盖待检测区域；

根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到待检测区域的全景图像；

基于预设尺寸对全景图像进行裁剪，得到待测图像，并根据全景图像的定位信息，得到待测图像的定位信息。

第三方面，本申请提供一种光伏组件的故障定位装置，包括存储器、处理器、总线和通信接口；存储器用于存储计算机执行指令，处理器与存储器通过总线连接；当光伏组件的故障定位装置运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使光伏组件的故障定位装置执行如上述第一方面提供的光伏组件的故障定位方法。

可选的，该光伏组件的故障定位装置还可以包括收发器，该收发器用于在光伏组件的故障定位装置的处理器的控制下，执行收发数据、信令或者信息的步骤，例如，获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息。

进一步可选的，该光伏组件的故障定位装置可以是用于实现光伏组件的故障定位的物理机，也可以是物理机中的一部分装置，例如可以是物理机中的芯片系统。该芯片系统用于支持光伏组件的故障定位装置实现第一方面中所涉及的功能，例如，接收，发送或处理上述光伏组件的故障定位方法中所涉及的数据和/或信息。该芯片系统包括芯片，也可以包括其他分立器件或电路结构。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行指令时，使得计算机执行如第一方面提供的光伏组件的故障定位方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机指令，当计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面提供的光伏组件的故障定位方法。

需要说明的是，上述计算机指令可以全部或者部分存储在计算机可读存储介质上。其中，计算机可读存储介质可以与光伏组件的故障定位装置的处理器封装在一起的，也可以与光伏组件的故障定位装置的处理器单独封装，本申请对此不做限定。

本申请中第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述，可以参考第一方面的详细描述；并且，第二方面、第三方面、第四方面以及第五方面的描述的有益效果，可以参考第一方面的有益效果分析，此处不再赘述。

在本申请中，上述光伏组件的故障定位装置的名字对设备或功能模块本身不构成限定，在实际实现中，这些设备或功能模块可以以其他名称出现。只要各个设备或功能模块的功能和本申请类似，属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内。

本申请的这些方面或其他方面在以下的描述中会更加简明易懂。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种光伏组件的故障定位方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种光伏组件的故障定位方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的又一种光伏组件的故障定位方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的又一种光伏组件的故障定位方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的又一种光伏组件的故障定位方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的又一种光伏组件的故障定位方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种光伏组件的故障定位装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种光伏组件的故障定位装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请实施例提供的光伏组件的故障定位方法、装置及存储介质进行详细地描述。

本申请的说明书以及附图中的术语“第一”和“第二”等是用于区别不同的对象，或者用于区别对同一对象的不同处理，而不是用于描述对象的特定顺序。

此外，本申请的描述中所提到的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选的还包括其他没有列出的步骤或单元，或可选的还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

需要说明的是，本申请实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。

随着光伏发电技术的发展，对于光伏电站中光伏组串的故障检测就变得尤为重要。目前，为了提高故障检测的效率，节省人工成本，可以采用无人机等搭载有红外摄像仪的飞行设备采集光伏组件的红外图像，然后可以基于深度训练模型对采集的图像进行分析处理，确定出故障的光伏组件。

然而，光伏电站一般部署在地形地貌复杂的偏远地区，基于深度训练模型对光伏组件的某些种类的故障(比如，热斑检测)进行检测时，经常会将一些非光伏组件误识别光伏组件，导致确定出的故障光伏组件中掺杂一些非光伏组件。而在实际应用中，光伏电站中一般会部署有成千上万的光伏组件，所以对非光伏组件的错误识别给运维人员的工作增加很大的负担。因此，亟待提出一种光伏组件的故障定位方法，以解决现有的故障检测中误将非光伏组件识别为光伏组件的问题。

针对上述现有技术中存在的问题，本申请实施例提供了一种光伏组件的故障定位方法，该方法通过数字地表模型(Digital Surface Model，DSM)中的数字地表模型图像中各像素点的高程信息，可以将获取的至少一个故障区域中非光伏组件所在的区域进行筛除，从而可以解决现有的故障检测中误将非光伏组件识别为光伏组件的问题。

本申请实施例提供的光伏组件的故障定位方法可以适用于光伏组件的故障定位装置，该光伏组件的故障定位装置可以为物理机(如服务器)，也可以为部署在物理机上的虚拟机(virtual machine，VM)。光伏组件的故障定位装置用于基于数字地表模型图像中各像素点的高程信息，实现对光伏组件的故障定位。

下面结合附图对本申请实施例提供的光伏组件的故障定位方法进行详细说明。

参照图1，本申请实施例提供的光伏组件的故障定位方法包括S101-S102：

S101、获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息。

本申请实施例提供的光伏组件的故障定位方法可以应用于基于图像对光伏组件进行热斑检测的场景。在该热斑检测场景中，经常会误将一些非光伏组件识别为光伏组件，导致得到的故障检测结果中包含一些非光伏组件的故障结果。基于本申请实施例提供的光伏组件的故障定位方法，可以筛除掉检测结果中包含的非光伏组件的故障结果。可以理解的是，在实际应用中，本申请实施例提供的光伏组件的故障定位方法还可以应用于基于图像对光伏组件的其他类故障进行检测的场景，本申请实施例对此不做限定。

可选的，本申请实施例可以通过如下方式获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息：获取待测图像以及待测图像的定位信息；调用预设深度检测模型对待测图像进行故障检测，确定至少一个故障区域，并根据待测图像的定位信息确定至少一个故障区域的定位信息。

其中，预设深度检测模型可以是事先得到的用于对光伏组件的故障进行检测的模型。

示例性的，以对光伏组件进行热斑检测为例，预设深度检测模型可以是事先根据样本图像和样本图像的热斑检测结果训练得到的深度检测模型。在得到预设深度检测模型后，可以将待测图像输入该预设深度检测模型，得到待测图像中的热斑区域，则可以将检测得到的热斑区域确定为本申请实施例中的至少一个故障区域。并且，可以根据待测图像的定位信息得到至少一个故障区域的定位信息。具体根据样本图像和样本图像的热斑检测结果训练深度检测模型的算法可以参照现有技术的相关描述，本申请实施例在此不再赘述，对深度检测模型采用的算法也不作限定。

可选的，在一种可能的实现方式中，可以先获取到覆盖待检测区域的至少一个红外图像，然后根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到待检测区域的全景图像；之后，可以基于预设尺寸对全景图像进行裁剪，得到待测图像，并根据全景图像的定位信息，得到待测图像的定位信息。

为了提高故障检测效率，本申请实施例中的待检测区域可以是整个光伏电站所在的区域。由于光伏电站覆盖的区域很广，若无人机等采集设备采集整个光伏电站的红外图像，那么采集到的红外图像的清晰度将会很低，无法用于故障的识别检测。所以，本申请实施例中，在基于无人机采集光伏电站的红外图像时，可以控制无人机按照预先设定好的路线进行巡航，巡航过程中在预先设定好的采集点进行红外图像的采集。之后，可以基于在各采集点采集到的红外图像得到整个光伏电站的全景图像。

另外，在基于预设深度检测模型对图像进行故障检测时，输入的图像的尺寸应与样本图像的尺寸相同。所以，在获取到待检测区域的全景图像之后，可以对全景图像进行裁剪，得到预设尺寸大小的待测图像。

示例性的，本申请实施例中，红外图像的定位信息可以是采集红外图像时的采集点的全球定位系统(Global Positioning System，GPS)坐标。将采集到的至少一个红外图像以及每个红外图像的采集点的GPS坐标输入pix4dMapper(一种航空摄影测量软件)等软件，可以基于pix4dMapper得到待检测区域的全景图像，并且可以得到全景图像中各个像素点的GPS坐标。在对全景图像进行裁剪时，可以根据待测图像中各像素点的像素坐标和全景图像中各个像素点的GPS坐标，得到待测图像中各像素点的GPS坐标。在调用预设深度检测模型对待测图像进行故障检测时，确定出的至少一个故障区域可以为至少一个矩形框，至少一个故障区域的定位信息可以为矩形框的中心点的GPS坐标。

S102、基于至少一个故障区域的定位信息、待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

光伏组件在部署时相对于地面的高度与其他非光伏组件(比如，建筑物、桥梁以及树木等)一般是不同的。而数字地表模型图像可以表征待检测区域内各个物体的高度信息，所以，本申请实施例可以基于数字地表模型图像中各像素点的高程信息，区分出待检测区域中的光伏组件和非光伏组件。

可选的，本申请实施例可以通过如下方式对至少一个故障区域进行筛选：根据高程信息，从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域，并根据各像素点的定位信息得到目标区域的定位信息；根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

在实际应用中，可能会存在一些物体的高度与光伏组件的高度偶然相同的情况，所以，为了提高对光伏组件的故障区域筛除的准确率，可以先从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域，然后根据目标区域的定位信息得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，在一种可能的实现方式中，可以将高程信息满足预设条件的像素点确定为目标像素点；然后确定目标像素点组成的至少一个闭合区域；之后将至少一个闭合区域中符合预设图形特征的区域确定为目标区域。

其中，预设条件可以是高程信息表征的高度在预设高度范围内。预设高度范围可以是人为事先根据应用场景中光伏组件的高度确定的高度范围。示例性的，光伏组件的高度一般在3.5米作左右，则预设高度范围可以是3米到4米之间。

闭合区域可以是数字地表模型图像中像素点连续的区域。由于树木等非光伏组件的俯视图一般为不规则图形，所以，在得到闭合区域之后，可以对闭合区域进行筛选，筛选出符合预设图形特征的区域。

预设图形特征可以人为事先根据光伏组件的俯视图的图形特征确定。可选的，在实际应用中，光伏组件是按照阵列排布的，由多个光伏组件组成一个阵列，阵列的俯视图一般为矩形。所以，预设图形特征可以是矩形。

可选的，本申请实施例可以通过如下方式从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域：根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，确定至少一个故障区域是否属于目标区域；在确定第一区域属于目标区域的情况下，将第一区域确定为光伏组件的故障区域；第一区域为至少一个故障区域中的任一故障区域。

示例性的，若至少一个故障区域为矩形框，在数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域后，可以将矩形框的中心点的GPS坐标与目标区域的像素点的GPS坐标进行匹配，若矩形框的中心点的GPS坐标与目标区域的任意一个像素点的GPS坐标相同，则可以确定该矩形框对应的故障区域属于目标区域，也即是可以将该矩形框对应的故障区域确定为光伏组件的故障区域。

可选的，本申请实施例还可以通过如下方式得到数字地表模型：获取至少一个红外图像；至少一个红外图像覆盖待检测区域；根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到数字地表模型。

其中，数字地表模型至少包括数字地表模型图像、各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息。

示例性的，可以将采集到的至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息输入pix4dMapper等软件，基于pix4dMapper得到数字地表模型。

本申请实施例提供的技术方案中，在获取到可能包括有非光伏组件的至少一个故障区域后，可以基于待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的高程信息对该至少一个故障区域进行筛选。由于待检测区域的数字地表模型图像能够表征待检测区域内各个物体相对于地面的高度，而光伏组件在部署时相对于地面的高度与其他非光伏组件(比如，建筑物、桥梁以及树木等)一般是不同的。所以，本申请实施例基于数字地表模型图像中各像素点的高程信息能够明显区分出待检测区域中的光伏组件和非光伏组件，从而可以将至少一个故障区域中的非光伏组件的故障区域筛除。另外，由于获取到的至少一个故障区域的图像来源并不是数字地表模型图像，所以在基于数字地表模型图像中各像素点的高程信息筛选光伏组件的故障区域时，还需参考至少一个故障区域的定位信息和数字地表模型图像中各像素点的定位信息，以确保筛选过程是在参考同一坐标系下进行的。可以看出，本申请实施例提供的技术方案中，通过数字地表模型图像中各像素点的高程信息，可以将获取的至少一个故障区域中的非光伏组件的故障区域进行筛除，从而可以解决现有的故障检测中误将非光伏组件识别为光伏组件的问题。进而，可以提高对于光伏组件的故障检测的准确率，且可以减轻运维人员的工作负担。

综合以上描述，如图2所示，图1中的步骤S102可以替换为S1021-S1022：

S1021、根据高程信息，从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域，并根据各像素点的定位信息得到目标区域的定位信息。

S1022、根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，如图3所示，图2中的步骤S1021可以替换为S10211-S10213：

S10211、将高程信息满足预设条件的像素点确定为目标像素点。

S10212、确定目标像素点组成的至少一个闭合区域。

S10213、将至少一个闭合区域中符合预设图形特征的区域确定为目标区域，并根据至少一个闭合区域中各像素点的定位信息得到目标区域的定位信息。

可选的，如图4所示，图2中的步骤S1022可以替换为S10221-S10222：

S10221、根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，确定至少一个故障区域是否属于目标区域。

S10222、在确定第一区域属于目标区域的情况下，将第一区域确定为光伏组件的故障区域，并根据第一区域的定位信息得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，如图5所示，图1中的步骤S101可以替换为S1011-S1012：

S1011、获取待测图像以及待测图像的定位信息。

S1012、调用预设深度检测模型对待测图像进行故障检测，确定至少一个故障区域，并根据待测图像的定位信息确定至少一个故障区域的定位信息。

可选的，如图6所示，本申请实施例还提供了一种光伏组件的故障定位方法，包括S601-S606：

S601、获取覆盖待检测区域的至少一个红外图像。

S602、根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到待检测区域的全景图像和数字地表模型。

在步骤S602之后执行步骤S603和步骤S605。

S603、基于预设尺寸对全景图像进行裁剪，得到待测图像，并根据全景图像的定位信息，得到待测图像的定位信息。

S604、调用预设深度检测模型对待测图像进行故障检测，确定至少一个故障区域，并根据待测图像的定位信息确定至少一个故障区域的定位信息。

在步骤S604之后执行步骤S606。

S605、根据高程信息，从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域，并根据各像素点的定位信息得到目标区域的定位信息。

S606、根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

如图7所示，本申请实施例还提供了一种光伏组件的故障定位装置，该装置可以包括：获取模块11和筛选模块12。

其中，获取模块11执行上述方法实施例中的S101，筛选模块12执行上述方法实施例中的S102。

具体地，获取模块11，用于获取待检测区域中的至少一个故障区域和至少一个故障区域的定位信息；

筛选模块12，用于基于获取模块11获取的至少一个故障区域的定位信息、待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，筛选模块12具体用于：

根据高程信息，从数字地表模型图像中确定出光伏组件所在的目标区域，并根据各像素点的定位信息得到目标区域的定位信息；

根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，从至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到光伏组件的故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，筛选模块12具体还用于：

将高程信息满足预设条件的像素点确定为目标像素点；

确定目标像素点组成的至少一个闭合区域；

将至少一个闭合区域中符合预设图形特征的区域确定为目标区域。

可选的，在另一种可能的设计方式中，筛选模块12具体还用于：

根据至少一个故障区域的定位信息和目标区域的定位信息，确定至少一个故障区域是否属于目标区域；

在确定第一区域属于目标区域的情况下，将第一区域确定为光伏组件的故障区域；第一区域为至少一个故障区域中的任一故障区域。

可选的，在另一种可能的设计方式中，本申请提供的光伏组件的故障装置还可以包括确定模块；

获取模块11，还用于获取至少一个红外图像；至少一个红外图像覆盖待检测区域；

确定模块，用于根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到数字地表模型；数字地表模型至少包括数字地表模型图像、各像素点的定位信息以及各像素点的高程信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，获取模块11具体用于：

获取待测图像以及待测图像的定位信息；

调用预设深度检测模型对待测图像进行故障检测，确定至少一个故障区域，并根据待测图像的定位信息确定至少一个故障区域的定位信息。

可选的，在另一种可能的设计方式中，获取模块11具体还用于：

获取至少一个红外图像；至少一个红外图像覆盖待检测区域；

根据至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到待检测区域的全景图像；

基于预设尺寸对全景图像进行裁剪，得到待测图像，并根据全景图像的定位信息，得到待测图像的定位信息。

可选的，光伏组件的故障定位装置还可以包括存储模块，存储模块用于存储该光伏组件的故障定位装置的程序代码等。

如图8所示，本申请实施例还提供一种光伏组件的故障定位装置，包括存储器41、处理器42(42-1和42-2)、总线43和通信接口44；存储器41用于存储计算机执行指令，处理器42与存储器41通过总线43连接；当光伏组件的故障定位装置运行时，处理器42执行存储器41存储的计算机执行指令，以使光伏组件的故障定位装置执行如上述实施例提供的光伏组件的故障定位方法。

在具体的实现中，作为一种实施例，处理器42可以包括一个或多个中央处理器(central processing unit，CPU)，例如图8中所示的CPU0和CPU1。且作为一种实施例，光伏组件的故障定位装置可以包括多个处理器42，例如图8中所示的处理器42-1和处理器42-2。这些处理器42中的每一个CPU可以是一个单核处理器(single-CPU)，也可以是一个多核处理器(multi-CPU)。这里的处理器42可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。

存储器41可以是只读存储器41(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器41可以是独立存在，通过总线43与处理器42相连接。存储器41也可以和处理器42集成在一起。

在具体的实现中，存储器41，用于存储本申请中的数据和执行本申请的软件程序对应的计算机执行指令。处理器42可以通过运行或执行存储在存储器41内的软件程序，以及调用存储在存储器41内的数据，光伏组件的故障定位装置的各种功能。

通信接口44，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信，如控制系统、无线接入网(radio access network，RAN)，无线局域网(wireless local areanetworks，WLAN)等。通信接口44可以包括接收单元实现接收功能，以及发送单元实现发送功能。

总线43，可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，ISA)总线、外部设备互连(peripheral component interconnect，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，EISA)总线等。该总线43可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

作为一个示例，结合图7，光伏组件的故障定位装置中的获取模块实现的功能与图8中的接收单元实现的功能相同，光伏组件的故障定位装置中的筛选模块实现的功能与图8中的处理器实现的功能相同，光伏组件的故障定位装置中的存储模块实现的功能与图8中的存储器实现的功能相同。

本实施例中相关内容的解释可参考上述方法实施例，此处不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行该指令时，使得计算机执行上述实施例提供的光伏组件的故障定位方法。

其中，计算机可读存储介质，例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、RAM、ROM、可擦式可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，EPROM)、寄存器、硬盘、光纤、CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合、或者本领域熟知的任何其它形式的计算机可读存储介质。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于特定用途集成电路(application specificintegrated circuit，ASIC)中。在本申请实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何在本申请揭露的技术范围内的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种光伏组件的故障定位方法，其特征在于，包括：

获取待检测区域中的至少一个故障区域和所述至少一个故障区域的定位信息；

基于所述至少一个故障区域的定位信息、所述待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及所述各像素点的高程信息，从所述至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到所述光伏组件的故障区域的定位信息。

2.根据权利要求1所述的光伏组件的故障定位方法，其特征在于，所述基于所述至少一个故障区域的定位信息、所述待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及所述各像素点的高程信息，从所述至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到所述光伏组件的故障区域的定位信息，包括：

根据所述高程信息，从所述数字地表模型图像中确定出所述光伏组件所在的目标区域，并根据所述各像素点的定位信息得到所述目标区域的定位信息；

根据所述至少一个故障区域的定位信息和所述目标区域的定位信息，从所述至少一个故障区域中筛选出所述光伏组件的故障区域，并得到所述光伏组件的故障区域的定位信息。

3.根据权利要求2所述的光伏组件的故障定位方法，其特征在于，所述根据所述高程信息，从所述数字地表模型图像中确定出所述光伏组件所在的目标区域，包括：

将所述高程信息满足预设条件的像素点确定为目标像素点；

确定所述目标像素点组成的至少一个闭合区域；

将所述至少一个闭合区域中符合预设图形特征的区域确定为所述目标区域。

4.根据权利要求2所述的光伏组件的故障定位方法，其特征在于，所述根据所述至少一个故障区域的定位信息和所述目标区域的定位信息，从所述至少一个故障区域中筛选出所述光伏组件的故障区域，包括：

根据所述至少一个故障区域的定位信息和所述目标区域的定位信息，确定所述至少一个故障区域是否属于所述目标区域；

在确定第一区域属于所述目标区域的情况下，将所述第一区域确定为所述光伏组件的故障区域；所述第一区域为所述至少一个故障区域中的任一故障区域。

5.根据权利要求1所述的光伏组件的故障定位方法，其特征在于，所述基于所述至少一个故障区域的定位信息、所述待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及所述各像素点的高程信息，从所述至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到所述光伏组件的故障区域的定位信息之前，所述方法还包括：

获取至少一个红外图像；所述至少一个红外图像覆盖所述待检测区域；

根据所述至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到数字地表模型；所述数字地表模型至少包括所述数字地表模型图像、所述各像素点的定位信息以及所述各像素点的高程信息。

6.根据权利要求1所述的光伏组件的故障定位方法，其特征在于，所述获取待检测区域中的至少一个故障区域和所述至少一个故障区域的定位信息，包括：

获取待测图像以及所述待测图像的定位信息；

调用预设深度检测模型对所述待测图像进行故障检测，确定所述至少一个故障区域，并根据所述待测图像的定位信息确定所述至少一个故障区域的定位信息。

7.根据权利要求6所述的光伏组件的故障定位方法，其特征在于，所述获取待测图像以及所述待测图像的定位信息，包括：

获取至少一个红外图像；所述至少一个红外图像覆盖所述待检测区域；

根据所述至少一个红外图像以及每个红外图像的采集位置信息，得到所述待检测区域的全景图像；

基于预设尺寸对所述全景图像进行裁剪，得到所述待测图像，并根据所述全景图像的定位信息，得到所述待测图像的定位信息。

8.一种光伏组件的故障定位装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测区域中的至少一个故障区域和所述至少一个故障区域的定位信息；

筛选模块，用于基于所述获取模块获取的所述至少一个故障区域的定位信息、所述待检测区域的数字地表模型图像中各像素点的定位信息以及所述各像素点的高程信息，从所述至少一个故障区域中筛选出光伏组件的故障区域，并得到所述光伏组件的故障区域的定位信息。

9.一种光伏组件的故障定位装置，其特征在于，包括存储器、处理器、总线和通信接口；所述存储器用于存储计算机执行指令，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接；

当所述光伏组件的故障定位装置运行时，处理器执行所述存储器存储的所述计算机执行指令，以使所述光伏组件的故障定位装置执行如权利要求1-7任意一项所述的光伏组件的故障定位方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当计算机执行所述指令时，使得所述计算机执行如权利要求1-7任意一项所述的光伏组件的故障定位方法。

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