【摘 要】
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随着人们环保意识的增强,人们对清洁能源需求日益增多,太阳能作为一种常见的清洁能源得到广泛的关注。太阳能的输出受到天气条件的巨大影响,主要影响因素是云的类别及云相对于太阳的位置。针对以上问题,本文使用深度学习及压缩感知技术对地基云的识别和分割进行研究:（1）针对地基云分类精度不高的问题,提出一种基于双通道神经网络地基云分类算法。使用迁移学习训练两个子网络,通过融合的网络特征进行分类。实验结果显示该算
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随着人们环保意识的增强,人们对清洁能源需求日益增多,太阳能作为一种常见的清洁能源得到广泛的关注。太阳能的输出受到天气条件的巨大影响,主要影响因素是云的类别及云相对于太阳的位置。针对以上问题,本文使用深度学习及压缩感知技术对地基云的识别和分割进行研究:（1）针对地基云分类精度不高的问题,提出一种基于双通道神经网络地基云分类算法。使用迁移学习训练两个子网络,通过融合的网络特征进行分类。实验结果显示该算法相较于传统的算法的准确率提升了1.3%。（2）针对太阳光照和遮挡等干扰问题,提出一种鲁棒的地基云分类方法。使用多个子网络提取云的特征,并根据方差筛选特征,通过加权稀疏表示算法实现地基云的分类。实验结果表明在遮挡率为25%时,提出的方法准确率能达到93.28%,而传统的方法为75.15%。（3）针对传统图像分割算法准确度低的问题,提出基于深度学习的地基云分割方法。从现有的地基云数据集中构建一个小的地基云分割数据集,通过人工标注的方法得到数据集的分割标签,使用迁移学习训练Deeplabv3+模型并实现分割。实验结果验证了该方法可以提高地基云分割的精度。（4）根据研究的实际需要,将地基云识别分割算法部署到国产RK3568板卡中。搭建系统所需要的环境,并将在PC机上训练好的模型转换成RKNN模型进行边缘部署,设计用户界面进行人机交互。
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