基于YOLOv3目標識別的無人值守光伏電站防火在線監測系統設計

［摘 要］文章針對光伏電站火災多發、監測困難的問題，提出了一種基于YOLOv3 目標識別算法的無人值守光伏電站防火在線監測系統。該系統通過多傳感器數據融合、異構網絡通信等關鍵技術，實現了對光伏電站火情的早期預警和準確定位。試驗結果表明，該系統在火情檢測準確率、數據傳輸效率、用戶交互體驗等方面均達到了優異水平，可顯著提升光伏電站運維的智能化程度。

［關鍵詞］光伏電站；火災監測；YOLOv3 ；多傳感器數據融合

［中圖分類號］TM615 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0023–03

1 YOLOv3目標檢測算法原理及優勢

YOLOv3 目標檢測算法作為一種基于深度學習的實時目標檢測方法，在計算機視覺領域被廣泛應用。該算法采用多尺度特征融合策略，結合不同感受野的特征信息，使得對目標的識別更加精準和全面。同時，YOLOv3 還引入了一種改進的骨干網絡Darknet-53，該網絡在保證檢測精度的同時大幅提升了運算效率，通過采用殘差結構和跳躍連接等設計，Darknet-53 能有效緩解梯度消失問題，加速網絡收斂。此外，YOLOv3 還采用了一種新穎的預測器，將目標的類別概率和邊界框回歸任務巧妙地融合在一起，大幅簡化了后處理流程。這些突出優勢使得YOLOv3 在無人駕駛、智能安防、工業檢測等領域得到了廣泛應用，并為解決關鍵的技術難題提供了新的思路。

2 光伏電站火災特征分析

光伏電站火災特征的復雜性和多樣性給火情監測帶來了諸多挑戰：①光伏電站通常位于偏遠地區，環境條件惡劣，氣候多變，極易誘發各類火災隱患。例如，干旱多風的地區，枯草叢生，一旦發生電弧或短路等事故，極易引起草原火災。②光伏電站內部結構復雜，電氣連接錯綜復雜，任何微小的絕緣失效、接觸不良都可能引發電氣火災。③光伏電站的火災表征多種多樣，火情發展過程迅速多變。初期火情可能僅表現為輕微的冒煙或局部溫升，但在強風助燃下會迅速演變為明火，并引發連片燃燒，這就要求火情監測系統必須能夠及時捕捉到火災的早期征兆，并精準判別火情的嚴重程度和發展趨勢。

3 基于 YOLOv3目標識別的無人值守光伏電站防火在線監測系統設計

3.1 數據采集與預處理層

數據采集與預處理層由分布式部署的多通道火情監測終端和邊緣計算節點組成，前者負責采集多源異構的火情數據，后者負責對原始數據進行去噪、增強、融合等預處理。火情監測終端集成了可見光攝像頭（分辨率達1 920×1 080）、紅外熱成像儀（測溫范圍-20～550℃，靈敏度小于50 mK）、煙霧傳感器（靈敏度0.1%～10%/ft）等多種傳感器，通過RS-485總線與邊緣計算節點實現數據高速傳輸（速率可達10Mbps）。邊緣計算節點采用高性能嵌入式處理器（如Intel Core i7-8650U，主頻高達4.2 GHz），搭載高速緩存（如16GB DDR4 內存）和大容量存儲（如512GBSSD），能夠實時處理和存儲海量的火情數據。為了提高數據質量，該節點還部署了一系列預處理算法，包括小波去噪、直方圖均衡、圖像配準等。其中，小波去噪算法基于下述數學模型：