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基于多尺度卷积神经网络的屋顶光伏建筑轮廓提取方法研究
1
作者
胡家宇
白建波
+1 位作者
肖宇航
严家乐
《可再生能源》
北大核心
2025年第7期887-895,共9页
针对我国整县分布式光伏的推进,屋顶光伏可利用潜力评估成为政策落实的前提条件。高效准确获取区域内屋顶的轮廓,是评估区域内光伏可利用潜力的最关键因素。现有屋顶光伏建筑物轮廓提取方法忽略了图像的多尺度特征,导致提取建筑物轮廓...
针对我国整县分布式光伏的推进,屋顶光伏可利用潜力评估成为政策落实的前提条件。高效准确获取区域内屋顶的轮廓,是评估区域内光伏可利用潜力的最关键因素。现有屋顶光伏建筑物轮廓提取方法忽略了图像的多尺度特征,导致提取建筑物轮廓模糊及精度不高等弊端。文章提出了多尺度增强卷积耦合注意力调节的建筑物轮廓提取方法。首先,利用多扩张率的空洞卷积构造多尺度增强卷积模块,并将其融入到U_Net网络中,用来采集不同感受野下的建筑特征,这样提取的结果能更全面地表达建筑物轮廓的整体和细节特征;然后,将注意力机制引入到U_Net网络中参与跳跃连接,更为精确地提取建筑物轮廓;最后,利用交叉熵损失函数和Dice系数损失函数,构造复合损失函数,训练所提模型,提取建筑物轮廓。实验结果显示,与其他建筑物轮廓提取算法相比,所提算法不仅对建筑物轮廓的提取精度较高,而且对不同尺度的建筑物轮廓提取也具有较好的效果,说明所提算法能够有效提升建筑物轮廓提取精度,提高光伏可利用潜力评估效率。在分布式光伏整县推进背景下,该方法对于推动GIS及人工智能技术在光伏资源评估中的应用具有重要的参考价值。
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关键词
屋顶光伏
建筑物轮廓提取
多尺度增强卷积模块
注意力机制
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题名
基于多尺度卷积神经网络的屋顶光伏建筑轮廓提取方法研究
1
作者
胡家宇
白建波
肖宇航
严家乐
机构
河海大学机电工程学院
河海大学新能源学院
出处
《可再生能源》
北大核心
2025年第7期887-895,共9页
基金
国家重点研发计划(2022YFB4201000)。
文摘
针对我国整县分布式光伏的推进,屋顶光伏可利用潜力评估成为政策落实的前提条件。高效准确获取区域内屋顶的轮廓,是评估区域内光伏可利用潜力的最关键因素。现有屋顶光伏建筑物轮廓提取方法忽略了图像的多尺度特征,导致提取建筑物轮廓模糊及精度不高等弊端。文章提出了多尺度增强卷积耦合注意力调节的建筑物轮廓提取方法。首先,利用多扩张率的空洞卷积构造多尺度增强卷积模块,并将其融入到U_Net网络中,用来采集不同感受野下的建筑特征,这样提取的结果能更全面地表达建筑物轮廓的整体和细节特征;然后,将注意力机制引入到U_Net网络中参与跳跃连接,更为精确地提取建筑物轮廓;最后,利用交叉熵损失函数和Dice系数损失函数,构造复合损失函数,训练所提模型,提取建筑物轮廓。实验结果显示,与其他建筑物轮廓提取算法相比,所提算法不仅对建筑物轮廓的提取精度较高,而且对不同尺度的建筑物轮廓提取也具有较好的效果,说明所提算法能够有效提升建筑物轮廓提取精度,提高光伏可利用潜力评估效率。在分布式光伏整县推进背景下,该方法对于推动GIS及人工智能技术在光伏资源评估中的应用具有重要的参考价值。
关键词
屋顶光伏
建筑物轮廓提取
多尺度增强卷积模块
注意力机制
Keywords
rooftop photovoltaic
building contour extraction
multi-scale enhanced convolutional module
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度卷积神经网络的屋顶光伏建筑轮廓提取方法研究
胡家宇
白建波
肖宇航
严家乐
《可再生能源》
北大核心
2025
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