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龍圖騰網恭喜江蘇省電力試驗研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院申請的專利基于關鍵點檢測增強語義分割的屋頂光伏識別與評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119399465B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411491746.7，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于關鍵點檢測增強語義分割的屋頂光伏識別與評估方法是由郭寧;劉建;袁宇波;肖小龍;陸曉星;孫天奎;史明明;嵇托;劉建坤;薛志通;吳凡;郭佳豪;周祉君;鄭仙;謝文強;喻建瑜;陳燁;汪家銘設計研發完成，并于2024-10-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于關鍵點檢測增強語義分割的屋頂光伏識別與評估方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于關鍵點檢測增強語義分割的屋頂光伏識別與評估方法及其系統、存儲介質，方法包括：在衛星圖像中提取屋頂的顯著特征點作為關鍵點；針對每個檢測到的關鍵點，生成描述符向量；將生成的關鍵點信息與預先訓練的語義分割網絡結合，利用關鍵點信息對語義分割網絡的初步分割結果進行優化；使用描述符向量進行關鍵點的匹配和相似性比較，以識別屋頂的輪廓和重要結構特征，根據匹配結果實現對屋頂的分類和識別，獲取最終的屋頂分割結果。本發明通過關鍵點檢測與語義分割的結合，實現了對復雜環境中屋頂的高精度識別和描述，具有良好的魯棒性和適應性。

本發明授權基于關鍵點檢測增強語義分割的屋頂光伏識別與評估方法在權利要求書中公布了：1.基于關鍵點檢測增強語義分割的屋頂光伏識別與評估方法，其特征在于，包括如下步驟：S1：在衛星圖像中提取屋頂的顯著特征點作為關鍵點；S2：針對每個檢測到的關鍵點，生成描述符向量；S3：將生成的關鍵點信息與預先訓練的語義分割網絡結合，利用關鍵點信息對語義分割網絡的初步分割結果進行優化；S4：使用描述符向量進行關鍵點的匹配和相似性比較，以識別屋頂的輪廓和重要結構特征，根據匹配結果實現對屋頂的分類和識別，獲取最終的屋頂分割結果；步驟S3具體為：C1：將關鍵點信息與原始圖像特征進行融合，通過特征級聯或加權融合實現，公式如下：Fcombinedx,y＝γ·Ix,y+1-γ·Fkeypointsx,y其中，Fcombinedx,y是融合后的特征圖，Ix,y是原始圖像的特征圖，Fkeypointsx,y是通過關鍵點提取得到的特征圖，γ是融合權重因子；C2：將融合后的特征圖輸入到語義分割網絡中，以增強對屋頂區域的分割能力；網絡輸入：語義分割網絡的輸入特征圖為Fcombined，網絡的輸出為每個像素的類別預測概率圖Psegx,y；Psegx,y＝fFcombinedx,y其中，f表示語義分割網絡的函數，Psegx,y是預測的概率分布；損失函數：使用交叉熵損失函數來優化語義分割網絡，計算預測概率與真實標簽之間的差異： 其中，Lseg是語義分割損失，yc是實際類別標簽，Pseg,c是預測類別c的概率，C是類別總數；C3：通過將關鍵點位置信息整合進網絡中的注意力機制來實現關鍵點增強，假設注意力圖為Ax,y，其計算公式為：Ax,y＝σWatt·Fcombinedx,y+batt其中，σ是激活函數，Watt是注意力權重矩陣，batt是偏置項；通過應用注意力圖到特征圖中：Fenhancedx,y＝Ax,y·Fcombinedx,y其中，Fenhancedx,y是增強后的特征圖；C4：在分割結果中進行邊界精細化，以提升屋頂區域的邊界識別精度；C5：使用幾何一致性驗證方法對增強后的分割結果進行檢查，確保分割結果符合實際屋頂的幾何結構。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人江蘇省電力試驗研究院有限公司;國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院，其通訊地址為：211100 江蘇省南京市江寧區帕威爾路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。