采用 AI BOX Pro 融合可见光与热红外，对光伏组件热斑、积灰进行连续识别，提前发现故障组件并预警火灾风险。
项目背景与挑战
场站装机规模大、组件数量多，人工巡检一次需数天，热斑与积灰故障发现滞后；热斑持续高温存在火灾隐患，一旦蔓延损失巨大。
场区地处偏远、公网带宽有限，视频全部上云成本高且断网即失效；运维人力有限，难以支撑高频次精细化巡检。
解决方案
现场部署 12 台 AI BOX Pro 作为边缘智能节点，就近完成热斑检测与积灰识别，候选事件以证据（截图、定位）形式推送监测平台；平台侧支撑运维值班、工单流转与火灾预警，形成「边缘发现—平台处置—人工复核」的闭环。
监测对象覆盖组件阵列与关键汇流区域；技术路线为可见光 + 热红外双光谱，结合边缘侧模型推理，断网时仍可持续工作并在网络恢复后补传。
部署配置与技术路线
边缘计算就近识别、平台集中研判的「1 个平台 + N 个边缘节点」交付体系。
| 部署项 | 数量 | 作用 |
|---|---|---|
| AI BOX Pro 边缘计算主机 | 12 台 | 就近推理，热斑与积灰识别，断网续传 |
| 高清可见光摄像头 | 24 路 | 组件外观与积灰识别，兼顾场区安防 |
| 热红外相机 | 12 路 | 组件温度矩阵采集与热斑预警 |
| 监测平台 | 1 套 | 告警汇聚、工单流转与运维值班 |
技术路线
- 可见光 + 热红外双光谱融合识别
- 边缘侧推理 <20ms，断网自主运行
- 候选事件证据化推送，人工复核闭环
- 确认结果回写，持续优化模型
关键成效
监测内容与预警闭环
从热斑候选发现到人工复核确认，全流程证据留痕，确认结果反哺模型持续进化。
AI 候选发现
热红外扫描发现温差异常组件，可见光复核积灰状态
证据留存
自动抓拍截图、组件定位与时间戳同步留存
平台推送
候选事件推送监测平台，自动生成运维工单
人工复核
运维人员现场复核，确认真伪与处置结果
回写优化
核实结果回写训练云，沉淀难负样本持续迭代
客户评价
系统非常稳定，在新疆极端高温环境下连续运行 3 个月无故障。热斑检测功能帮我们及时发现了多起潜在火灾隐患，投资回报率远超预期。
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