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[发明专利]一种光伏电站无人机巡检航线规划方法及系统-CN202211426182.X在审
发明人：于晓艳;徐金晔;赵烨梓;董俊冶;李震豪;杨仁明;刘敦秀;蒋馨凝;张毅;张韶元;魏传虎;张文彬;李康;邱林;贾广耀 -专利权人：国网智能科技股份有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏电站无人机巡检航线规划方法及系统，包括：获得待巡检光伏电站的二维正射全景图和三维海拔信息；识别出所有光伏面板组串的位置；确定沿设定方向排布的光伏面板组串之间的间隔B1；基于巡检区域内最边侧的光伏面板组串，确定起始航线；自起始航线开始，按照设定的间隔B2向下一光伏面板组串的方向进行搜索，确定下一航线；将下一航线作为起始航线，重复上述过程，直至所有光伏面板组串所对应的航线搜索完毕；依次将所有搜索到的航线首尾相连，得到无人机最终的巡检航线。本发明保证了无人机在巡检时可以飞过所有光伏面板正上方，大大提高了巡检图片的质量。
一种电站无人机巡检航线规划方法系统

[发明专利]基于深度学习的微表面材质重建方法及系统-CN202011297904.7在审
发明人：徐延宁;赵烨梓;王璐;曾峥;龚斌;孟祥旭 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的微表面材质重建方法及系统，包括：获取真实世界材质的拍摄图像；将材质的拍摄图像输入到预训练生成器网络中，输出具有比拍摄图像更高分辨率的漫反射贴图、反射贴图、粗糙度贴图和法向贴图；将以上贴图绘制出一张渲染图像，该渲染图像所呈现的材质外观与拍摄图像相似。利用基于对抗生成网络框架，在神经网络中使用绘制模块将将漫反射贴图、反射贴图、粗糙度贴图和法向贴图绘制出一张渲染图像，并用判别器模块对该渲染图像与真实材质拍摄图进行判别，从而避免了传统利用机器学习的方法需要依赖大量材质贴图标签的缺陷，减少了材质采集的难度。
基于深度学习表面材质重建方法系统