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案件記録

一种基于深度学习的发电厂类型检测方法

発明有効
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9請求項 · 2 独立
§ Ⅰ

案件概要

発明者

杨彬; 汪泽平; 刘耀庭

IPC分類

G06V 10/764 (2022.01)G06V 20/10 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/52 (2022.01)G06V 10/40 (2022.01)G06V 10/30 (2022.01)G06V 10/26 (2022.01)G06V 20/13 (2022.01)G06N 3/0464 (2023.01)G06N 3/048 (2023.01)

本申请提供一种基于深度学习的发电厂类型检测方法,包括:获取拍摄的发电厂遥感图像;将所述发电厂遥感图像输入发电厂类型检测模型中,得到发电厂的类型检测结果,所述发电厂类型检测模型包括依次连接的特征提取模块、多尺度融合特征模块以及分类和预测模块;所述多尺度融合特征模块包括局部‑全局注意力模块和多级特征融合模块。本申请所提方法,能够检测不同类型的电厂,还适应目标电厂尺度相差极大的情况,在多尺度的电厂检测中也能有精准的检测性能,以及在面对背景与电厂高度相似的情况时,仍保持精准的检测效果。

外部リソース