摘要
本发明公开了一种基于屋顶的光伏区域提取方法、装置、终端设备及存储介质,本发明的图像预测网络可以识别出屋顶图像中不同尺度下的杂物特征,且引入的注意力权重分配模块还可以基于融合的特征图来计算得出每个像素位置的注意力权重,以量化出每个像素位置的杂物特征在融合特征图中的贡献程度,从而能够提高后续对杂物识别的准确性,则基于准确识别的杂物区域图像来剔除屋顶图像中的杂物区域后,可以得到更加精准的光伏建设区域。本发明不仅可以学习到不同尺度下的杂物特征表示,还可以量化出每个像素位置在识别杂物时的贡献程度,实现了对屋顶图像中复杂多样的杂物特征识别和提取,从而提高了光伏可开发的有效区域提取的准确性,减少了误差。
技术关键词
区域提取方法
屋顶
注意力
融合特征
解码器
像素
神经网络模型
编码器
上采样
特征值
特征金字塔
图像获取模块
区域提取装置
多尺度特征融合
终端设备
杂物识别
分辨率
系统为您推荐了相关专利信息
硬件加速方法
智能模型
卷积神经网络模型
硬件加速器
网络结构
森林郁闭度
森林结构
多任务神经网络
卫星多光谱
多源遥感数据
关键帧
视频帧
融合特征
主成分分析方法
协方差矩阵