12、深度学习在太阳能板检测与驾驶员行为分析中的应用

深度学习在太阳能板检测与驾驶员行为分析中的应用

太阳能板自动检测

在卫星图像中自动检测太阳能板是一个具有实际应用价值的任务，通过深度学习分割技术可以实现这一目标。

模型架构

• DeepLab v3+ ：采用编码器 - 解码器结构进行密集语义分割。该结构有两个优点：一是能够通过以多种速率和多个有效视野的滤波器或池化操作探测输入特征，对多尺度上下文信息进行编码；二是可以通过使用跳跃连接逐步恢复空间信息，捕捉更清晰的对象边界。此外，它还有一个简单有效的解码器模块来细化分割结果，特别是在对象边界处。还对空洞空间金字塔池化和解码器模块应用了深度可分离卷积，从而得到一个更快更强的编码器 - 解码器网络。
• 扩张残差网络（Dilated Residual Network） ：在残差网络中使用扩张卷积进行分类和分割任务。在卷积网络中，由于多次使用池化和步幅操作，特征图的空间大小会不断减小，这限制了模型在分类和分割任务中的性能。扩张残差网络引入扩张卷积，在不增加参数的情况下增加特征图的感受野。它还开发了一种有效的扩张策略来处理由于连续层中扩张率增加而出现的网格模式问题。具体做法是移除块 4 和块 5 第一层的步幅，在块 4 的其余层和块 5 的第一层引入扩张率为 2，在块 5 的其余层引入扩张率为 4。预测由 1 × 1 × C 层产生，其中 C 是类别数。生成的特征响应分辨率为原始图像分辨率的 1/8，并进行双线性上采样以获得与输入图像相同的分辨率。

数据集与训练

• 数据集 ：