摘要
本发明公开了一种基于关键点检测增强语义分割的屋顶光伏识别与评估方法及其系统、存储介质,方法包括:在卫星图像中提取屋顶的显著特征点作为关键点;针对每个检测到的关键点,生成描述符向量;将生成的关键点信息与预先训练的语义分割网络结合,利用关键点信息对语义分割网络的初步分割结果进行优化;使用描述符向量进行关键点的匹配和相似性比较,以识别屋顶的轮廓和重要结构特征,根据匹配结果实现对屋顶的分类和识别,获取最终的屋顶分割结果。本发明通过关键点检测与语义分割的结合,实现了对复杂环境中屋顶的高精度识别和描述,具有良好的鲁棒性和适应性。
技术关键词
关键点
描述符
语义分割网络
屋顶
生成多尺度
局部感兴趣区域
建立特征数据库
卷积神经网络提取
比率
图像边缘信息
多尺度特征融合
特征点
特征提取模型
注意力
图像金字塔
条件随机场
标签
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监测点
数字孪生模型
大坝结构
应力
水利工程大坝
图像块
分层强化学习
特征融合网络
双向注意力机制
通道注意力机制
伪造图像检测方法
轻量级深度学习
特征提取器
注意力
图像检测模型
医学影像数据
多模态医学影像
关键点
强化学习策略
生成对抗网络
文本
票据信息识别方法
关键字
信息抽取模型
识别置信度