申请/专利权人：上海交通大学

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117911748A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/774;G06V10/54;G06V10/82;G06N3/0499;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提供一种基于云图的辐照数据的直射、散射占比评估方法及设备，所述方法包括：获取云图数据集，并将所述云图数据集划分为训练集、验证集和测试集；对所述训练集的云图数据集进行处理，并从该云图数据集中提取云图遮挡信息、云图光谱特征以及云图纹理特征；将所述云图遮挡信息、所述云图光谱特征以及所述云图纹理特征中的一个或多个加入云图评估参数中；将所述云图评估参数输入到人工神经网络模型中进行直射、散射占比评估，获取评估的直射、散射占比。本发明以人工神经网络算法搭建评估模型，基于地基云图提取特征，作为模型的输入参数，对分钟级辐照数据的散射分数进行评估，相较于传统经典模型有效降低全局误差，提高模型的评估精度。

主权项：1.一种基于云图的辐照数据的直射、散射占比评估方法，其特征在于：所述方法包括：获取云图数据集，并将所述云图数据集划分为训练集、验证集和测试集；对所述训练集的云图数据集进行处理，并从该云图数据集中提取云图遮挡信息、云图光谱特征以及云图纹理特征；将所述云图遮挡信息、所述云图光谱特征以及所述云图纹理特征中的一个或多个加入云图评估参数中；将所述云图评估参数输入到人工神经网络模型中进行直射、散射占比评估，获取评估的直射、散射占比。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 基于云图的辐照数据的直射、散射占比评估方法及设备

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