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题名用于新能源光伏电站选址的水体分割轮廓后处理算法
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作者
武星明
党旗
江波
张悦超
周继威
王晓龙
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机构
龙源(北京)新能源工程技术有限公司
中国电子科技集团公司第三十二研究所
杭州电子科技大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期540-549,共10页
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基金
国家重点研发计划(2023YFC3006700)。
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文摘
在新能源光伏电站选址过程中,利用无人机采集图像进行水域分布的分析是一个不可或缺的步骤。通常采用水体分割算法对水域图像中的水体进行分割。然而,基于模型结构的改进或单个场景训练数据集的增加,对于语义分割神经网络来说只适用于对应数据集场景的性能提升,难以保证开放场景下水体边界分割的准确度。为了解决这个问题,提出两种用于水体分割神经网络的轮廓后处理算法。与最先进的技术相比,连续轮廓后处理算法可以根据轮廓特征有效去除水体分割算法产生的异常小轮廓,同时针对复杂图像产生断续水体边界线的情况,断续轮廓处理算法通过点集重排实现水体边界线补全,两种后处理算法均能提升分割精度。以PIDNet,EGE-UNet,BiSeNetv2和Fast-SCNN为实验模型,结果表明,在水体边界线检测任务中,实验模型经连续轮廓处理后的像素准确率(PA)和平均交并比(mIoU)都有所提高,平均增量分别为2.88%和2.71%;经断续轮廓处理后,平均F1指标提高2.62%。
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关键词
新能源光伏电站选址
水体边界分割
连续轮廓处理算法
断续轮廓处理算法
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Keywords
Site selection of new energy photovoltaic power station
Water boundary segmentation
Continuous contour processing algorithm
Intermittent contour processing algorithm
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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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