資料介紹
風(fēng)能作為一種清潔能源,是我國實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的重要支撐。隨著風(fēng)力發(fā)電行業(yè)的快速發(fā)展,基于遙感圖像快速獲取風(fēng)力發(fā)電設(shè)施(風(fēng)機(jī))的數(shù) 量、掌握空間分布對電力行業(yè)和有關(guān)監(jiān)管部門具有重要意義。傳統(tǒng)遙感目標(biāo)識別的算法由于對風(fēng)機(jī)影像特征表達(dá)不足,無法滿足大區(qū)域風(fēng)機(jī)提取的要求。 實(shí)驗(yàn)室研究人員提出了一種聯(lián)合深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測與目標(biāo)分類的風(fēng)機(jī)提取方法,在Faster RCNN對風(fēng)機(jī)目標(biāo)識別的基礎(chǔ)上,利用RestNet網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)二次分 類,風(fēng)機(jī)目標(biāo)提取準(zhǔn)確度達(dá)97.5%?;诖四P屯瓿闪巳珖秶L(fēng)力發(fā)電設(shè)施提取。
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