公开(公告)号：CN114266984A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111482807.X

申请日：2021-12-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 林绍福 ,  张畅 ,  刘希亮 ,  姚昕

IPC: G06V20/13 ,  G06T7/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种利用高分辨率遥感影像计算区域建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法，通过GF‑2遥感影像提取建筑物矢量图并进行位置配准，利用DeepLabv3+网络对配准后图像识别，然后基于识别结果计算平屋顶及斜屋顶面积，利用建筑物屋顶参数、屋顶光伏参数、太阳辐射参数建模计算可改造屋顶光伏容量，最后结合标准煤耗、标准煤的二氧化碳排放因子、可改造屋顶光伏容量构建可改造屋顶光伏减碳量模型。利用本发明可以实现对建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的计算，有效评估光伏可开发容量和节能减碳量、预测屋顶光伏发电潜力，实现“碳达峰，碳中和”目标下屋顶光伏减碳量的评估。

公开(公告)号：CN116469005A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310317304.X

申请日：2023-03-27

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 林绍福 ,  张畅 ,  刘希亮 ,  姚昕

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种利用GF‑2遥感影像进行多尺度建筑物屋顶识别的方法，该方法基于DeepLabv3+网络结构，在编码阶段针对空间金字塔池化结构增加了基于归一化的注意力机制NAM，抑制不显著的特征，更好的提取建筑物屋顶多尺度特征。利用不同膨胀率的深度可分离卷积代替ASPP结构中传统的空洞卷积，综合深度可分离卷积和空洞卷积的优点，提高了模型的高效性。在解码阶段特征融合的过程中，将主干网络ResNet101的底层和中层输出的特征通过自注意力与卷积集合模块，以得到更加精细的识别结果。利用本发明实现对建筑物屋顶的提取，能够处理建筑物屋顶边缘识别不精细的问题，同时也有效优化了不同尺度建筑物屋顶的识别准确性。

公开(公告)号：CN114937214A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210511457.3

申请日：2022-05-11

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 林绍福 ,  姚昕 ,  刘希亮 ,  张畅

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06T7/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种利用高分辨率遥感影像计算交通主干道路路面面积的方法，首先对GF‑2遥感影像进行切割，对部分切割后图像提取路面位置并进行人工标注，构造语义分割训练集及测试集。利用FCN‑8s网络及训练数据构造道路路面分割模型。利用模型对全部高分影像进行分割，最后基于分割结果计算路面面积。利用本发明方法可以实现对交通主干道路路面面积的计算，有效评估城市道路面积率，为评判交通安全与土地利用是否合理提供帮助。

公开(公告)号：CN114266984B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202111482807.X

申请日：2021-12-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 林绍福 ,  张畅 ,  刘希亮 ,  姚昕

IPC: G06V20/13 ,  G06T7/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明公开了一种利用高分辨率遥感影像计算区域建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的方法，通过GF‑2遥感影像提取建筑物矢量图并进行位置配准，利用DeepLabv3+网络对配准后图像识别，然后基于识别结果计算平屋顶及斜屋顶面积，利用建筑物屋顶参数、屋顶光伏参数、太阳辐射参数建模计算可改造屋顶光伏容量，最后结合标准煤耗、标准煤的二氧化碳排放因子、可改造屋顶光伏容量构建可改造屋顶光伏减碳量模型。利用本发明可以实现对建筑物屋顶光伏可改造区减碳量的计算，有效评估光伏可开发容量和节能减碳量、预测屋顶光伏发电潜力，实现“碳达峰，碳中和”目标下屋顶光伏减碳量的评估。

公开(公告)号：CN114821339A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210600900.4

申请日：2022-05-30

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 林绍福 ,  季鑫 ,  张畅 ,  姚昕 ,  刘希亮

IPC: G06V20/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种利用高分辨率遥感影像识别建筑垃圾消纳场状态的方法。利用Python脚本将研究区空间信息写入遥感影像数据集，基于消纳场位置信息进行切割构建消纳场区域数据集，然后通过DeepLabv3+网络对该数据集进行消纳场内部分布识别训练，最后利用训练模型对测试集做出识别并进行结果评估。识别建筑垃圾消纳场的内部分布，包括空地区域、已堆放区域、建筑垃圾消纳场工程设施等，进而预测消纳场的处理能力状态，并且基于真实场景对识别结果做出评估，为城市管理应用场景创新提供新方向，为城市资源合理调度提供支持。