[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像风力发电机组检测方法在审
| 申请号： | 202310391033.2 | 申请日： | 2023-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN116682001A | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 许兆鹏;刘瓦;崔立业;陈楠;王磊;田宇;曹国庆;吕相南;叶棚超;张旭晴;王蕴琦 | 申请（专利权）人： | 长春吉电能源科技有限公司;吉林高分遥感应用研究院有限公司;江西中电投新能源发电有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/20 |
| 代理公司： | 长春中科长光知识产权代理事务所(普通合伙) 22218 | 代理人： | 高一明 |
| 地址： | 130000 吉林省长春*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及机器学习的数字图像处理领域，具体提供了一种基于深度学习的遥感图像风力发电机组检测方法，包括如下步骤：S1：对遥感数据进行预处理并构建数据集；S2：基于YOLOv5目标检测网络，构建包括深度可分离卷积、残差单元和空间金字塔结构的主干特征提取网络并以此建立基于深度学习的风力发电机组检测模型；S3：建立模型训练集与参数设定；S4：对模型进行验证及精度评定；本方案中将遥感影像数据和底层形状特征相融合作为模型的输入信息，同时在主干特征提取网络中使用深度可分离卷积、残差单元和空间金字塔结构，可降低模型的复杂度，增强网络的特征提取能力，提高网络目标的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 图像 风力 发电 机组 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于长春吉电能源科技有限公司;吉林高分遥感应用研究院有限公司;江西中电投新能源发电有限公司，未经长春吉电能源科技有限公司;吉林高分遥感应用研究院有限公司;江西中电投新能源发电有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310391033.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
