光伏巡检依赖人工的局限不断凸显
通过对太阳能的高效利用，光伏可以为我们提供可持续且价格低廉的清洁能源供给，为保障能源安全、实现低碳转型提供重要支撑。
光伏电站分为集中式电站和分布式电站，集中式电站一般建在山地、沙漠、水面等野外复杂场景，位置偏、规模大、设备多；分布式电站分布于全国各地县市，分布散、体量小、建设标准杂、信息联通少。
伏系统组成复杂，传统光伏巡检依赖固定视频监控及人工排查的局限不断凸显，难以跟上飞速增长的光伏电站运维需求。
传统视频监控的点位新建、使用维护、后期维保等都需要投入大量的人力，增加系统成本投入。
光伏电站一般规模较大，巡检员手持红外热成像仪逐个组件进行故障排查，需要消耗大量的时间和精力，针对性不强，真正有隐患的地方没有得到及时解决。
异常情况的判断主要依赖人工现场研判，并且受限于固定点位监测到的视野，容易出现监测死角，可能导致产生漏报。
当有突发事件发生或出现征兆时，受制于传统的视频检测手段，难以做出准确判断且及时迅速反应，事故响应不及时会导致事态发展、扩大安全损失。
无人机具有飞行灵活性高、巡检效率高、投入成本低等特点，已经在公共安全、交通管理、抗洪救灾、刑事侦查、森林防火、智慧能源等领域深度应用，其中在能源领域，光伏、电网、风电、水务等场景的无人机巡检正在兴起和快速发展。目前，无人机已经在光伏巡检场景应用，但仍有各种限制。
对于光伏电站运维方来说，无人机光伏巡检需配置专业飞手，每天检查多个场站易疲劳；而且人工研判效率低、不及时、易漏检，组件缺陷定位偏差大。
对于无人机系统厂商来说，算法自研周期长，成本高；算法外采对合作伙伴要求较高，沟通协调复杂，难以保证交付周期。
一定程度上，无人机巡检可降本提效，但仍有智能化提升的空间。
为满足光伏电站降本增效及精细化管理需求，基于算法商城1200+ AI视觉算法以及100+行业场景的项目落地经验，深入光伏巡检作业场景，打造了「无人机光伏智能巡检系列算法」，利用「无人机+AI视觉算法」的绝佳组合完成光伏巡检业务闭环，实现全流程自动化和智能化。
1，无人机搭载双光相机采集图像/视频，光伏板缺陷识别算法自动识别光伏板上的单点斑、多点斑及条纹斑三种热斑及各类污迹、遮挡、裂纹等，准确定位支持将缺陷位置信息发送至监控调度中心。
2，算法自动识别人员是否规范穿着工服、佩戴安全帽，是否有抽烟、踩踏光伏板等违规行为并发出告警信息，可联动声光设备现场警示。
3，算法自动识别烟雾、火焰等特殊情况并自动告警，告警信息可推送各类办公平台及短信、电话通道，提醒管理人员及时处理。
4，基于光伏电站数字模型及预留图像和视频，算法可智能比对识别河流、道路、树木等异常环境变化，追溯异常时间，输出缺陷报告「无人机光伏智能巡检系列算法」包含对光伏板、人员、物体、环境等进行智能识别的20余种算法。多要素AI算法按需选择，自由组合应对复杂业务场景；标准视频流接口，算法兼容适配市场上多数机型；而且算法部署灵活，云边端均可部署
凭借无人机的硬件优势，可以为其装上“智慧大脑”，而且基于极市、极星两大基建平台，可为无人机提供持续的算法迭代服务，专家团队提供售后技术支持，实现高性价比的全方位AI能力加持。两者强强联合，将共同赋能万千智能巡检场景，大大提高社会生产效率。
