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摘要
无人机自动化巡检是解决大型分布式光伏系统运维需求的有效方案。无人机航拍产生大量光伏板图像数据，需要算法实现更高的识别精度和更快的识别速度，为此提出一种改进的SSD算法，用于检测光伏组件缺陷。新算法在原有SSD算法中嵌入注意力机制，并使用迁移学习策略提高检测速度和准确率，能够对光伏组件普遍存在的玻璃破碎、受光面发黄、灰尘等进行自动识别和分类。通过与Faster-RCNN、YOLO3、VGG16-SSD算法对比，实验结果表明，改进SSD算法在识别准确率、召回率和检测速度方面表现良好，能有效提升光伏组件缺陷识别的效率。
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