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基于Unet改进的无人机视角下红外图像光伏板边界分割方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的应用于红外图像的光伏板语义分割方法。建立无人机视角红外光条件下的光伏板数据集并预处理;构建改进Unet语义分割深度学习模型;使用训练集逐批次投入到改进Unet语义分割深度学习模型中进行迭代,采用测试集测试实时训练得到的模型的性能;将待测的红外光条件下的光伏板图像输入到损失最小对应的模型中处理输出得到分割的结果。本发明将深度学习的方法应用到红外光伏板边界检测中,并且改进了Unet网络模型提出更加显著的浅层特征来提升光伏板分割的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN113989261A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202111321680.3

  • 申请日2021-11-09

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/12(20170101);G06T7/13(20170101);G06T3/40(20060101);G06V10/774(20220101);G06V10/80(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人林超

  • 地址 310009 浙江省杭州市解放路85号1401、1501、1601室

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

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