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申请/专利权人：国能徐州发电有限公司;河海大学
摘要：本发明公开了基于改进DeepLabV3+深度学习的光伏用地遥感影像目标检测方法。在DeepLabV3+的深度学习网络框架之上，采用了AEDS‑Net的结构形式优化主干网络。通过对卷积核进行改进，增大了感受野。同时，引入了HDA注意力机制，采用DSDConv替换原有的卷积形式，并将其融入倒残差模块。在步长为2的层级中，采用PDPH‑7模块构建了AEDS‑Net的主干网络。进一步引入了自适应的六分支空洞空间金字塔池化模块AASPP，并引入边缘分布注意力分析模块EDA来进行网络引导，形成了模型中的SAEDR‑Net结构。本发明在小目标识别、目标边缘检测精度以及对噪声的鲁棒性方面取得了显著的表现。
主权项：1.基于改进DeepLabV3+深度学习的光伏用地遥感影像目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建光伏样本数据集；包括不同分辨率的各类型的光伏影像图片样本，以及其对应的类型标签；S2、构建光伏用地遥感影像目标检测神经网络，具体是对原始DeepLabV3+网络的主干网络MobileNetV2进行改进，得到AEDS-Net网络；AEDS-Net网络包括PDPH-7层、PDP-7层、以及检测器；对原始DeepLabV3+模型的空洞空间金字塔池化模块进行改进，得到自适应空间金字塔池AASPP，同时融入边缘分布注意分析EDA模块，得到EDDSP-Net网络；S3、利用光伏样本数据集对光伏用地遥感影像目标检测神经网络进行训练，获得光伏用地遥感影像目标检测模型；S4、将实际采集的待识别光伏影像图片输入至光伏用地遥感影像目标检测模型，得到光伏影像图片的识别类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国能徐州发电有限公司 河海大学 基于改进DeepLabV3+深度学习的光伏用地遥感影像目标检测方法
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