一种基于SegMamba的超轻量化光伏组件图像分割方法

1.一种基于segmamba的超轻量化光伏组件图像分割方法，其特征在于：具体步骤包括：s1：数据预处理与优化：s11：利用搭载双光谱相机的无人机进行低空高分辨率拍摄，同时捕获光伏阵列的红外和可见光图像；经过多次拍摄，共获得了红外与可见光图像各若干张，每张图像均具备 640×512像素的分辨率；使用红外热成像进行分析；经过筛选，最终保留高质量的红外热成像图；

2.根据权利要求1所述的一种基于segmamba的超轻量化光伏组件图像分割方法，其特征在于：所述在每个 pmm layer块中，通道数为c的特征x首先经过归一化处理，然后被分成四个特征，每个特征的通道数为c/4；之后每个特征同时并行输入由两个串行的 mamba 模块组成的 pmm block进行卷积操作；在每个通道里，将输入的1/4原始特征经过 sigmoid函数后与输出的特征进行相加，最终将这四个特征进行相加，这一并行卷积策略能同时在不同尺度上提取图像的空间维度特征，实现对局部细节与全局上下文信息的全面且精确的捕获，确保了特征提取的多样性与深度，且在确保通道总数不变且保持高精度的同时最大限度地减少参数量使得模型变得轻量化。

3.根据权利要求2所述的一种基于segmamba的超轻量化光伏组件图像分割方法，其特征在于：所述步骤s2的过程公式表达为：

4.根据权利要求1所述的一种基于segmamba的超轻量化光伏组件图像分割方法，其特征在于：所述编码器由 patchembed2d、pmm layer块和groupnorm归一化块依次交替串行构成。

5.根据权利要求1所述的一种基于segmamba的超轻量化光伏组件图像分割方法，其特征在于：所述步骤s4还可通过自适应阈值处理otsu方法有效区分图像的前景与背景，生成清晰的二值图像。