DINOv3光伏提取网络

F1 96.78%

首个将自监督视觉基础模型引入遥感光伏提取的端到端网络，通过双流边缘挖掘实现全局语义与精细边缘的协同。

Zhang, Zhizheng · Zijuan, Li · Yuyan, Yan · Jindou, Zhang · Rui, Cao · 郭明强 · 吴亮 · Zhenfeng, Shao · 李德仁

Applied Energy 2026

参数信息

F1-score

96.78 %

IoU

93.88 %

IoU提升幅度

1.61 %

技术优势

边缘更准

通过频域先验和流场估计分别挖掘浅层与深层特征，边缘定位更精细。

首次用DINOv3

首个将DINOv3引入遥感光伏提取的端到端网络，适应多级特征以增强全局语义。

强泛化

在跨场景泛化和大规模制图中表现出色，适合实际部署。

应用场景

• 光伏设施监测：自动从卫星/UAV影像中提取光伏面板，用于设施状态监测。
• 遥感图像分析：提供高精度光伏实例分割结果，提升遥感解译效率。
• 无人机光伏巡检：适配UAV影像，用于光伏电站的快速巡检。
• 能源基础设施测绘：实现大规模光伏设施制图，支持能源基础设施规划。
• 高分辨率图像处理：在高分辨率影像上保持精细边缘，适用于精细制图。