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真实场景下的算法检测效果
由深度学习驱动的高性能检测架构
支持 Neat（正常）、Bird Drop（鸟粪）、Broken（破损）、Dust（灰尘）、Snow（积雪）等多种状态精准分类。
对每块太阳能板均输出状态标签与置信度，支持按区域聚合统计异常占比。
针对户外强光、阴影与反光场景进行了数据增强，识别稳定。
可与无人机航线规划、固定摄像定时抓拍结合，实现异常告警闭环。
模型体积小，可在边缘盒子、Jetson 等设备上实时推理。
覆盖多类业务场景的成熟落地能力
无人机按计划拍摄光伏阵列，算法逐板识别表面状态，自动汇总异常板件位置与类型，辅助运维人员精准派单。
对鸟粪、灰尘等污染类异常按区域聚合，自动生成清洗工单与优先级，减少人工巡查成本。
对破损类异常自动触发维修工单，并联动备件管理系统，缩短从发现到修复的周期。