【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法
技术介绍
1、大型的光伏电站大多建立在偏远地区。这对项目管理人员把握施工进度，了解现场状况提出了较大的挑战。目前，对于施工进度的管理多采用人工方法现场采集相关资料的方式，然而，该方法耗时时间长，人力资源消耗大。且由于光伏电站场地面积大、光伏组件多，该方法常伴随着人为因素的误差，这对项目管理人员把握施工进度造成了较大的不利影响。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，以提高光伏项目施工进度统计工作的效率，解决上述人工统计光伏项目施工进度方法存在的耗时时间长，人力资源消耗大的问题。为此，本专利技术采用以下技术方案：
2、基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，包括以下步骤：
3、步骤一、将光伏项目厂区划分为若干方阵，基于预先布设的无人机，通过预设的航线任务对方阵施工进度进行定时拍摄，获得影像采集资料；
4、步骤二、将获得...
【技术保护点】
1.基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，在步骤一中，无人机获得的所述影像采集资料存储至云服务器，云服务器配置访问接口的后置通知；监听后置通知，利用所述访问接口下载光伏项目施工现场实时的影像采集资料。
3.根据权利要求1所述的基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，在步骤二中，调整正射图像生成算法的生成正射图的参数，以适应地面纹理特征，生成满足YOLT算法模型设别要求的项目进度正射图像。>
4.根据权利...
【技术特征摘要】
1.基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，在步骤一中，无人机获得的所述影像采集资料存储至云服务器，云服务器配置访问接口的后置通知；监听后置通知，利用所述访问接口下载光伏项目施工现场实时的影像采集资料。
3.根据权利要求1所述的基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，在步骤二中，调整正射图像生成算法的生成正射图的参数，以适应地面纹理特征，生成满足yolt算法模型设别要求的项目进度正射图像。
4.根据权利要求1所述的基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，在步骤三中，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于无人机图像和神经网络的光伏项目施工进度识别方法，其特征在于，所述优化后的yolt算法模型，是以yolt算法模型作为基础框架，以实际施工顺序逻辑为准则，重写yolt算法框架中的非极大抑制模块以适用光伏项目施工进度识别模型。
6.根据权利要求1所述的基于无人机图像和神经网络的光...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈大江，张军波，杨宇，曹政农，陶帅，何天乐，
申请(专利权)人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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