利用图像分割与结构化数据预测屋顶太阳能潜力
计算机视觉与模式识别
2021-06-30 v1 机器学习
摘要
估算屋顶光伏系统可产生的电量是一个耗时的过程，需要现场测量，难以大规模实现。本文提出一种基于屋顶位置与建筑特征以及年接收太阳辐射量来估算屋顶太阳能潜力的方法。我们的技术一方面利用计算机视觉实现屋顶区块与屋顶物体的语义分割，另一方面基于结构化建筑特征使用机器学习模型预测屋顶坡度。随后，我们通过几何方法计算方位角以及可在屋顶安装的最大太阳能电池板数量。最后，我们计算精确的阴影掩膜，并将其与太阳辐照数据结合，从而估算屋顶的年度太阳能潜力。
引用
@article{arxiv.2106.15268,
title = {Predicting the Solar Potential of Rooftops using Image Segmentation and Structured Data},
author = {Daniel de Barros Soares and François Andrieux and Bastien Hell and Julien Lenhardt and Jordi Badosa and Sylvain Gavoille and Stéphane Gaiffas and Emmanuel Bacry},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.15268},
year = {2021}
}