一种丰富的自动化光伏登记表：结合图像识别与三维建筑数据
计算机视觉与模式识别
2020-12-08 v1 人工智能
机器学习
摘要
尽管光伏（PV）系统正以空前的速度安装，但安装层面的可靠信息仍然稀缺。因此，自动创建的光伏登记表是优化电网规划与运行的及时贡献。本文展示了如何将航空影像与三维建筑数据结合，以创建地址级的光伏登记表，指定面积、倾角和朝向角。我们展示了该方法在光伏容量估算方面的优势。此外，本工作首次提出了自动化与官方创建的光伏登记表之间的比较。我们的结果表明，我们丰富的自动化登记表被证明可用于验证、更新和补充官方登记表。
引用
@article{arxiv.2012.03690,
title = {An Enriched Automated PV Registry: Combining Image Recognition and 3D Building Data},
author = {Benjamin Rausch and Kevin Mayer and Marie-Louise Arlt and Gunther Gust and Philipp Staudt and Christof Weinhardt and Dirk Neumann and Ram Rajagopal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.03690},
year = {2020}
}
备注
Tackling Climate Change with Machine Learning at NeurIPS 2020 (Spotlight talk)