买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利基于分类器和深度学习的光伏场站精细化识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119672536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411825212.3，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于分类器和深度学习的光伏场站精细化识别方法及装置是由唐心怡;王清睿;杨晴设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分类器和深度学习的光伏场站精细化识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于遥感检测技术领域，具体公开了一种基于分类器和深度学习的光伏场站精细化识别方法及装置，其中方法包括：对研究地域范围内待识别的光伏场站的多源遥感影像进行预处理；将预处理后的多源遥感影像输入训练好的机器学习分类器进行初步粗分辨率识别，获取包含潜在光伏区域粗识别轮廓的高分辨率遥感影像；将所述包含潜在光伏区域粗识别轮廓的高分辨率遥感影像输入训练好的深度学习模型进行精细化识别，输出带有面板类型信息的分割掩膜，所述分割掩膜用于区分光伏面板和面板间隙。本申请能够在指定区域范围内快速定位光伏场站的潜在区域并以此为基础进行精细化识别，提高了在复杂、多样化区域内识别光伏场站的精度和效率。

本发明授权基于分类器和深度学习的光伏场站精细化识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分类器和深度学习的光伏场站精细化识别方法，其特征在于，应用于遥感大数据处理平台，所述方法包括： 对研究地域范围内待识别的光伏场站的多源遥感影像进行预处理； 将预处理后的多源遥感影像输入训练好的机器学习分类器进行初步粗分辨率识别，获取包含潜在光伏区域粗识别轮廓的高分辨率遥感影像； 将所述包含潜在光伏区域粗识别轮廓的高分辨率遥感影像输入训练好的深度学习模型进行精细化识别，输出带有面板类型信息的分割掩膜，所述分割掩膜用于区分光伏面板和面板间隙； 所述深度学习模型基于以下步骤训练得到： 获取包含潜在光伏区域识别轮廓的高分辨率遥感影像； 从所述高分辨率遥感影像中筛选目标影像，所述目标影像中的光伏场站具有土地利用类型和面板类型多样性，且在所述研究地域范围内分布均匀； 将所述目标影像输入至基于SAM的网页版半自动精细化标注平台进行预测，输出分割掩膜作为影像标注结果； 基于目标影像的影像标注结果和面板类型，创建训练集； 对所述训练集进行数据增强操作，训练所述深度学习模型； 所述机器学习分类器基于以下步骤训练得到： 获取所述研究地域范围内包含光伏场站矢量多边形轮廓标注的遥感影像； 在所述矢量多边形内，基于所述矢量多边形的大小均匀随机选取PV点； 在所述矢量多边形外，基于土地利用类型分层均匀随机选取与PV点数量相当的NPV点； 基于选取的PV点和NPV点划分训练集和验证集，训练所述机器学习分类器； 获取包含潜在光伏区域的遥感影像，包括： 基于与光伏场站建设选址原则相关的数据集，对所述机器学习分类器输出的初步粗分辨率识别结果进行筛选剔除和形态学操作，并获取所述包含潜在光伏区域的遥感影像； 其中，所述与光伏场站建设选址原则相关的数据集，包括地形坡度与山体阴影数据、城市夜间灯光数据、道路数据、人口密度数据和太阳能辐射强度数据中的一项或多项。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华中科技大学，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。