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龍圖騰網(wǎng)恭喜舟山勵(lì)圖信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)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(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116935241B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)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(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

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(jìn)全局卷積和邊界精細(xì)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本發(fā)明針對(duì)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(gè)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(jī)或者衛(wèi)星拍攝的區(qū)域圖像,包括三個(gè)不同分辨率的子數(shù)據(jù)集，三個(gè)數(shù)據(jù)集分別由PV08、PV03和PV01表示；步驟二、三個(gè)數(shù)據(jù)集都轉(zhuǎn)換為RGB圖像，并有對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，對(duì)所有圖像做數(shù)據(jù)增強(qiáng)后，按照7:2:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)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(duì)稱結(jié)構(gòu)的全局卷積模塊和邊界精細(xì)化模塊，并且解碼器部分的上采樣操作為先對(duì)輸入特征圖進(jìn)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(yàn)證集以及構(gòu)建好的模型開始進(jìn)行模型的訓(xùn)練；步驟五、將整理好的PV01測(cè)試數(shù)據(jù)集、PV03測(cè)試數(shù)據(jù)集、PV08測(cè)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(cè)的分割結(jié)果圖；所述全局卷積模塊用并聯(lián)對(duì)稱方式，用不同的拆分組合可以補(bǔ)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?jí)嚎s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(gè)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(xì)化模塊進(jìn)行處理，得到對(duì)應(yīng)解碼器層的輸入特征圖；為了充分利用相鄰語(yǔ)義信息來恢復(fù)高分辨率特征圖，將解碼器的兩個(gè)相鄰解碼器的輸入進(jìn)行融合，并不斷進(jìn)行上采樣操作得到最后的分割預(yù)測(cè)圖；步驟4.2：將得到的預(yù)測(cè)結(jié)果圖與光伏板樣本的標(biāo)簽進(jìn)行對(duì)比，使用損失函數(shù)DiceLoss中，假設(shè)X是真實(shí)掩碼圖像，Y是預(yù)測(cè)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(jìn)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(jìn)行并聯(lián)。

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