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一种基于屋顶的光伏区域提取方法、装置、终端设备及存储介质与流程

2025-07-03 12:20:06 546次浏览

技术特征:

1.一种基于屋顶的光伏区域提取方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法,其特征在于,所述编码器由初始循环残差卷积层、多个循环残差卷积层以及多个池化层组成;

3.如权利要求2所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法,其特征在于,所述解码器由一个初始卷积层以及若干个卷积层依次堆叠组成;

4.如权利要求3所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法,其特征在于,所述注意力权重分配模块,用于根据融合特征图中每个像素位置的特征值,生成每个像素位置的注意力权重,包括:

5.如权利要求4所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法,其特征在于,所述解码器,还包括:特征金字塔模块;

6.如权利要求5所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法,其特征在于,所述注意力权重分配模块,还用于根据每个像素位置对应的注意力权重对各个第二特征图进行特征修剪,包括:

7.如权利要求1所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法,其特征在于,所述预设的图像预测网络的训练过程,包括:

8.一种基于屋顶的光伏区域提取装置,其特征在于,包括:屋顶图像获取模块以及光伏区域提取模块;

9.一种终端设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法。

10.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质包括存储的计算机程序,其中,在所述计算机程序运行时控制所述存储介质所在设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的一种基于屋顶的光伏区域提取方法。


技术总结
本发明公开了一种基于屋顶的光伏区域提取方法、装置、终端设备及存储介质,本发明的图像预测网络可以识别出屋顶图像中不同尺度下的杂物特征,且引入的注意力权重分配模块还可以基于融合的特征图来计算得出每个像素位置的注意力权重,以量化出每个像素位置的杂物特征在融合特征图中的贡献程度,从而能够提高后续对杂物识别的准确性,则基于准确识别的杂物区域图像来剔除屋顶图像中的杂物区域后,可以得到更加精准的光伏建设区域。本发明不仅可以学习到不同尺度下的杂物特征表示,还可以量化出每个像素位置在识别杂物时的贡献程度,实现了对屋顶图像中复杂多样的杂物特征识别和提取,从而提高了光伏可开发的有效区域提取的准确性,减少了误差。

技术研发人员:郇嘉嘉,张杰宁,罗强,郑建涵,曹华珍,杨鹏,徐蔚,周杰文,高崇,康澜,陈沛东,张俊潇,程苒,秦绍基,陈永昌
受保护的技术使用者:广东电网有限责任公司
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 : 【 40050697 】

技术研发人员:郇嘉嘉,张杰宁,罗强,郑建涵,曹华珍,杨鹏,徐蔚,周杰文,高崇,康澜,陈沛东,张俊潇,程苒,秦绍基,陈永昌
技术所有人:广东电网有限责任公司

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郇嘉嘉张杰宁罗强郑建涵曹华珍杨鹏徐蔚周杰文高崇康澜陈沛东张俊潇程苒秦绍基陈永昌广东电网有限责任公司
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