摘要
本发明提供一种基于联合任务学习的家庭屋顶光伏板分割方法,包括构建数据集;构建基于语义分割网络和边缘检测网络的光伏板分割模型并训练;利用训练好的光伏板分割模型对光伏板进行分割和边缘检测。本发明通过引入门控融合模块,有效融合多层特征,增强对小型光伏板的识别能力;边缘检测网络提取光伏板边缘特征,引导语义分割网络生成更精确的边缘分割结果,改善分割结果中边缘模糊和不精细的问题,通过两个网络的协同工作,提高家庭屋顶光伏分割的准确性;位置引导模块利用通道和空间注意力机制获取光伏板定位信息,抑制其他物体边缘干扰,实现分割分支和边缘检测分支的双向信息流动,提高光伏板分割和边缘检测的整体精度。
技术关键词
屋顶光伏板
语义分割网络
边缘检测网络
分割方法
通道注意力机制
编码器
高分辨率遥感图像
家庭
Sigmoid函数
模块
语义特征
分支
输出特征
解码器
上采样
表达式