A Lightweight Support-Vector-Machine-Based Infrared Image Processing Workflow for Photovoltaic Module Thermal Anomaly Screening

Deep networks dominate photovoltaic (PV) thermographic fault detection but need large annotated datasets and resist interpretation. We present a lightweight, interpretable infrared workflow combining support-vector-machine (SVM) module/background segmentation from four handcrafted features with an a...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Vladimír Szomosi, Stanislav Baňački, Július Šimčák, Marek Bobček, Zsolt Čonka, Veljko Đurković, Zoltán Varga
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	MDPI AG 2026-08-01
Loạt:	Solar
Những chủ đề:	photovoltaic modules infrared thermography UAV inspection relative-intensity anomaly screening thermal anomaly screening support vector machine
Truy cập trực tuyến:	https://www.mdpi.com/2673-9941/6/4/49
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!