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龙图腾网获悉宁波博登智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的太阳能光伏板组件提取系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116721340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310512842.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于深度学习的太阳能光伏板组件提取系统和方法是由何旭;赵捷设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的太阳能光伏板组件提取系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的太阳能光伏板组件提取系统，涉及深度学习领域，包含数据标注模块，模型生成模块，数据上传模块，组串提取模块，组件提取模块，结果分析导出模块，用户控制模块；本发明还公开了一种基于深度学习的太阳能光伏板组件提取方法，包括S100、光伏板图像人工标注，S200、太阳能光伏板组件提取模型训练，S300、输入图像与上采样，S400、组串提取和结果过滤，S500、图像处理和组件提取，S600、提取结果导出。本发明通过图像处理任务，可以快速识别和分离图像中的光伏板，提高了检测效率，提取精度高，泛化性强。

本发明授权一种基于深度学习的太阳能光伏板组件提取系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的太阳能光伏板组件提取系统，其特征在于，包括： 数据预处理模块，对原始数据进行预处理和数据标注，得到标注后的数据集，即标注数据集；所述原始数据为通过航拍方式采集的太阳能光伏板图像，所述预处理包括按照一定比例对图像进行放大，所述一定比例为采集高度与基准高度之比，所述采集高度为航拍的航线高度，所述基准高度为航拍的最低适合高度，所述基准高度优选为30米，所述数据标注包括获取光伏板多边形首尾相接的各个顶点在图像中的坐标，所述标注数据集为N张经过数据标注的太阳能光伏板图像，N为标注数据集的总数，优选N=100； 模型训练模块，将所述标注数据集分割，并进行训练，得到基于深度学习的光伏板组件提取模型，分割为将标注数据集按照分割比例划分为训练集、测试集和验证集，割比例为训练集：测试集：验证集为8：2：1； 数据上传模块，上传需要提取的数据，包括分视图和分视图经过拼接后得到的拼接图，所述分视图为按照固定航线通过固定采集频率采集的原始数据，所述固定航线优选为“井”字型，所述拼接图为分视图合并相似部分，旋转拼接之后得到的图像； 组串提取模块，使用所述基于深度学习的光伏板组件提取模型对所述分视图和所述拼接图进行推理得到组串提取结果，组串提取结果为由基于深度学习的太阳能光伏板组件提取模型进行预测得到的多边形区域，组件提取结果为经过图像处理方法处理后得到的一系列矩形区域的位置和对应的平均灰度值，平均灰度值为组件提取结果中矩形区域的所有像素值之和与像素个数之比，图像处理方法包括将组串提取结果转为单通道图像后，进行仿射变换、轮廓提取和摩尔纹过滤，通过过滤轮廓提取的面积之后，得到每个组件在新组串区域中的位置和平均灰度值，获取组件提取结果； 组件提取模块，对所述组串提取结果使用图像处理方法获取组件提取结果； 结果分析导出模块，导出所述拼接图与组串所属关系的数据，并将所述组串提取结果输出到所述拼接图与组串所属关系的数据，导出所述组串与组件所属关系的数据，并将所述组件提取结果输出到所述组串与组件所属关系的数据； 用户控制模块，通信连接所述数据预处理模块、所述模型训练模块、所述数据上传模块、所述组串提取模块、所述组件提取模块和所述结果分析导出模块，控制所述数据预处理模块对所述原始数据进行预处理得到所述标注数据集，控制所述模型训练模块使用所述标注数据集完成所述基于深度学习的太阳能光伏板组件提取模型的训练，控制所述数据上传模块将所述分视图和所述拼接图进行上传以便后续处理，控制所述组串提取模块提取所述分视图和所述拼接图中的组串，控制所述组件提取模块提取所述分视图和所述拼接图中所有组串的组件，控制所述结果分析导出模块实现所述组串提取结果和所述组件提取结果按照一定格式导出。

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