发明专利已授权

一种基于全卷积神经网络的室外照片太阳位置估计方法

📄 申请号：CN202010187488.9 📄 发布日：2026/07/09

著录项目信息

申请日

2020-03-17

公开号

CN111402327A

公开日

2020-07-10

申请人

韶鼎人工智能科技有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_70

IPC 分类号

G06T7_70 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

全卷积神经网络计算机视觉深度学习图像处理神经网络卷积神经网络全卷积神经网络

应用场景

光伏发电, 智能建筑, 自动驾驶, 太阳能跟踪, 地理定位

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摘要

本发明提出一种基于全卷积神经网络的室外照片太阳位置估计方法，包括如下步骤：步骤1：Webcam数据集准备及预处理；步骤2：设计全卷积神经网络和损失函数；步骤3：采用准备的数据集训练神经网络；步骤4：对神经网络进行优化，包括进行压缩网络、剪枝和量化；步骤5：利用优化后的神经网络根据输入的图像估计太阳位置。本发明使用带有标签数据的Webcam数据集对该模型进行训练，实验证明结果比其他基于深度学习的方法具有更少的参数量和更高的准确度。为解决参数冗余、占存储空间大和运算耗时等问题。本发明采用剪枝-量化方式对网络结构进行压缩，在保证准确度不下降的情况下，将网络压缩到原模型的1/11，同时降低时间成本。所以本发明具有很大的应用潜能。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于多任务生成对抗网络的灰度图像着色方法

当前第 / 件

一种基于区域间注意力机制的图像信息提取与生成方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_70)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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