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北京师范大学;矿业大学(北京)内蒙古研究院陈云浩获国家专利权

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龙图腾网获悉北京师范大学;矿业大学(北京)内蒙古研究院申请的专利一种基于视觉特征约束的光伏识别方法及相关装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119540751B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411533718.7,技术领域涉及:G06V20/10;该发明授权一种基于视觉特征约束的光伏识别方法及相关装置是由陈云浩;赵智宇;蒋金豹;李康宁设计研发完成,并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于视觉特征约束的光伏识别方法及相关装置在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于视觉特征约束的光伏识别方法及相关装置,涉及光伏电池板识别技术领域,该方法包括获取遥感图像数据集;构建Upernet分割网络模型;构建基于对抗自编码器的特征约束模块,包括颜色特征约束模块、纹理特征约束模块和形状特征约束模块;利用所述遥感图像数据集,对所述特征约束模块和所述Upernet分割网络模型进行对抗训练,得到最优Upernet分割网络模型;获取目标区域的待测遥感图像,并输入至最优Upernet分割网络模型,预测得到目标区域的待测遥感图像对应的图像分割结果。本申请可以有效提升识别光伏电池板的准确性。

本发明授权一种基于视觉特征约束的光伏识别方法及相关装置在权利要求书中公布了:1.一种基于视觉特征约束的光伏识别方法,其特征在于,所述基于视觉特征约束的光伏识别方法包括:获取遥感图像数据集;所述遥感图像数据集包括若干遥感图像以及相应的真实标签,每一所述遥感图像对应一个所述真实标签,所述真实标签用于表征所述遥感图像的地表上是否包含光伏电池板的情况以及所述光伏电池板的所在区域;构建Upernet分割网络模型;所述Upernet分割网络模型以所述遥感图像为输入,以所述遥感图像对应的图像分割结果为输出,所述Upernet分割网络模型包括特征金字塔网络、特征聚合模块和语义分割检测头,所述特征金字塔网络用于对所述遥感图像的多尺度特征进行提取和融合,所述特征聚合模块用于对融合后的多尺度特征对应的特征图进行整合处理,所述语义分割检测头用于根据整合处理后的特征图,输出所述图像分割结果;所述图像分割结果为预测出的所述遥感图像中分割出所述光伏电池板的所在区域的结果;构建基于对抗自编码器的特征约束模块;所述特征约束模块包括颜色特征约束模块、纹理特征约束模块和形状特征约束模块,所述颜色特征约束模块、所述纹理特征约束模块和所述形状特征约束模块均包括自动编码器、解码器和判别器,所述自动编码器用于将输入特征向量编码为低维流形,所述解码器用于对输入向量进行解码重构,所述判别器用于区分所述Upernet分割网络模型预测的所述遥感图像对应的所述图像分割结果与所述遥感图像的所述真实标签之间的差异;利用所述遥感图像数据集,对所述特征约束模块和所述Upernet分割网络模型进行对抗训练,得到最优Upernet分割网络模型;获取目标区域的待测遥感图像,并将所述待测遥感图像输入至所述最优Upernet分割网络模型,预测得到所述目标区域的所述待测遥感图像对应的所述图像分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学;矿业大学(北京)内蒙古研究院,其通讯地址为:100875 北京市海淀区新街口外大街19号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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