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龙图腾网获悉浙江浙能嘉华发电有限公司;中国计量大学申请的专利基于Unet改进的无人机视角下红外图像光伏板边界分割方法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：CN113989261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202111321680.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于Unet改进的无人机视角下红外图像光伏板边界分割方法是由刘刚;沙万里;苏践;戴超超;戴铭;郑恩辉设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Unet改进的无人机视角下红外图像光伏板边界分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的应用于红外图像的光伏板语义分割方法。建立无人机视角红外光条件下的光伏板数据集并预处理；构建改进Unet语义分割深度学习模型；使用训练集逐批次投入到改进Unet语义分割深度学习模型中进行迭代，采用测试集测试实时训练得到的模型的性能；将待测的红外光条件下的光伏板图像输入到损失最小对应的模型中处理输出得到分割的结果。本发明将深度学习的方法应用到红外光伏板边界检测中，并且改进了Unet网络模型提出更加显著的浅层特征来提升光伏板分割的精度。

本发明授权基于Unet改进的无人机视角下红外图像光伏板边界分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Unet改进的无人机视角下红外图像光伏板边界分割方法，其特征在于：方法包含以下步骤： 步骤S1：通过无人机视角采集红外光条件下的红外光伏板图像，建立无人机视角红外光条件下的光伏板数据集，并做标注； 步骤S2：将光伏板数据集经过超分辨率模型前向传播，得到2倍分辨率的红外数据集图像，再进行图像增广后分为训练集和测试集； 步骤S3：构建改进Unet语义分割深度学习模型； 步骤S4：设置改进Unet语义分割深度学习模型的训练方式； 步骤S5：使用训练集作为模型的输入，逐批次的投入到改进Unet语义分割深度学习模型中进行迭代，每迭代3000次，采用测试集测试实时训练得到的模型的性能；且当迭代次数达到预先设定迭代次数阈值时，停止训练，取出在测试集中损失最小对应的模型； 步骤S6：将待测的红外光条件下的光伏板图像输入到损失最小对应的模型中处理输出得到分割的结果； 所述步骤S3中，采用改进Unet语义分割深度学习模型，所述的改进Unet语义分割深度学习模型是在原有Unet语义分割深度学习模型基础上按照以下方式进行改进：将特征提取部分中的第一个卷积模块的输出经空洞卷积后和特征提取部分中的第二个卷积模块的输出相加作为第一个增强特征图集，再将第一个增强特征图集经空洞卷积后和特征提取部分中的第三个卷积模块的输出相加作为第二个增强特征图集，再将第二个增强特征图集经空洞卷积后和特征提取部分中的第四个卷积模块的输出相加作为第三个增强特征图集，然后将第三个增强特征图集依次经特征压缩、尺寸扩大后获得第四个增强特征图集，最终将第四个增强特征图集、特征提取部分的第一个卷积模块的输出与尺度还原和特征融合部分中倒数第二个卷积模块经上采样后的输出共同相加后输入到特征融合部分中倒数第一个卷积模块中。

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浙江浙能嘉华发电有限公司;中国计量大学，其通讯地址为：310009 浙江省杭州市解放路85号1401、1501、1601室；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”。