发明专利第25期:一种农业用地新增光伏检测深度学习方法及设备

本发明公开了一种农业用地新增光伏检测深度学习方法，针对农田场景中变化检测边界模糊、误检漏检问题，构建PV‑ChangeNet模型，实现了光伏扩张区域的高精度定位与判别，PV‑ChangeNet模型采用编码器和解码器结构，结合多尺度上下文融合注意力模块，以增强不同尺度下光伏特征的语义一致性，添加边界感知逐级差异放大模块，逐层提取并增强双时相特征之间的差异信息和边界特征，有效压制无关背景噪声，还构建语义解码分支结合语义约束模块，利用双时相特征与基础状态特征的融合与注意力引导，进一步提升新增光伏区域的识别准确性，通过多模块协同设计，有效提升了农田背景下光伏电站变化检测的精度与鲁棒性。