农业光伏农场中由 AI 驱动的阴影模型检测
计算机视觉与模式识别
2024-09-02 v1
摘要
农业光伏（APV）是一种在同一区域内结合农业与太阳能光伏项目的日益发展的耕作实践。这一新兴市场预计将在未来几年显著增长，2030 年预计投资达 90 亿美元。识别阴影对于理解 APV 环境至关重要，因其影响植物生长、微气候与蒸散。在本研究中，我们使用最先进的 CNN 与基于 GAN 的神经网络来检测农业光伏农场的阴影，证明了其有效性。然而仍存在挑战，包括移动物体的部分遮阴与实时监测。未来研究应聚焦于开发更复杂的基于神经网络的阴影检测算法，并将其与 APV 农场的控制系统集成。总体而言，阴影检测对于在支持环境、土壤与农户的同时提升生产力与盈利能力至关重要。
引用
@article{arxiv.2304.07853,
title = {AI driven shadow model detection in agropv farms},
author = {Sai Paavan Kumar Dornadula and Pascal Brunet and Susan Elias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.07853},
year = {2024}
}