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龍圖騰網(wǎng)獲悉舟山勵圖信息技術(shù)有限公司申請的專利一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的光伏板分割方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116935241B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310903742.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的光伏板分割方法是由張俊虎;李海濤;李青;李曉雯設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-07-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的光伏板分割方法在說明書摘要公布了：一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的光伏板分割方法。主要解決目前光伏板漏檢誤檢和光伏板邊緣分割不清晰的問題。本發(fā)明引入通道自注意力可以有效捕獲下采樣所獲得的通道信息，并改進全局卷積和邊界精細化模塊可以有效捕獲特征圖的空間信息。最后在公開的光伏數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明本發(fā)明針對遙感圖像中的光伏板分割效果表現(xiàn)出色，并且適用于多個不同空間分辨率的遙感圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的光伏板分割方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的光伏板分割方法，其特征在于：包括以下步驟，步驟一、通過無人機或者衛(wèi)星拍攝的區(qū)域圖像,包括三個不同分辨率的子數(shù)據(jù)集，三個數(shù)據(jù)集分別由PV08、PV03和PV01表示；步驟二、三個數(shù)據(jù)集都轉(zhuǎn)換為RGB圖像，并有對應(yīng)的標(biāo)簽，對所有圖像做數(shù)據(jù)增強后，按照7:2:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗證集、測試集；步驟三、基于編碼器解碼器結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建了對稱結(jié)構(gòu)的全局卷積模塊和邊界精細化模塊，并且解碼器部分的上采樣操作為先對輸入特征圖進行雙線性插值法將大小變?yōu)樵继卣鲌D的兩倍，然后使用3×3的卷積和ReLU函數(shù)捕獲局部信息；下采樣操作，使用的是最大池化，變成原始大小的一半；步驟四、模型訓(xùn)練，根據(jù)整理好的光伏板數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練集和驗證集以及構(gòu)建好的模型開始進行模型的訓(xùn)練；步驟五、將整理好的PV01測試數(shù)據(jù)集、PV03測試數(shù)據(jù)集、PV08測試數(shù)據(jù)集輸入到訓(xùn)練好的模型網(wǎng)絡(luò)中，得到預(yù)測的分割結(jié)果圖；所述全局卷積模塊用并聯(lián)對稱方式，用不同的拆分組合可以補充一些遺漏的全局特征，全局卷積核的大小值K為9；步驟四，還包括以下子步驟，步驟4.1：將整理好的光伏數(shù)據(jù)集中訓(xùn)練集輸入圖片都壓縮至，并加入特征提取網(wǎng)絡(luò)ResNet-101中,通過下采樣過程的卷積、注意力操作得到光伏板特征，并且使用跳躍連接將每個階段的編碼器層的輸出通過通道自注意力、全局卷積和融合的邊界精細化模塊進行處理，得到對應(yīng)解碼器層的輸入特征圖；為了充分利用相鄰語義信息來恢復(fù)高分辨率特征圖，將解碼器的兩個相鄰解碼器的輸入進行融合，并不斷進行上采樣操作得到最后的分割預(yù)測圖；步驟4.2：將得到的預(yù)測結(jié)果圖與光伏板樣本的標(biāo)簽進行對比，使用損失函數(shù)DiceLoss中，假設(shè)X是真實掩碼圖像，Y是預(yù)測的掩碼圖像，DiceLoss如下所示：DiceLoss=1-根據(jù)損失函數(shù)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，回到步驟4.1進行下一輪訓(xùn)練；BR模塊中使用GCM和IBRM串聯(lián)，然后再將IBRM和GCM串聯(lián)，最后將二者進行并聯(lián)。

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