文档名：大范围工业建筑屋面太阳能潜力的快速评估方法
太阳能是一种绿色环保的新能源,屋面太阳能的开发是应对能源危机的有效手段之一.大型工业建筑的屋面具有单体面积大、形状规则、表面相对平坦、几乎没有阴影遮挡等特点,这些特点使开发其屋面太阳能的难度和成本都比较低.如何快速评估一个工业区内的大型工业建筑屋面的太阳能潜力就是一个值得研究的问题.本文提出了一种基于深度神经网络Unet的方法,通过公开平台如百度地图、谷歌地球等的卫星遥感图像,可以快速计算大范围内的工业建筑屋面面积,进而方便的评估太阳能开发潜力.首先收集了约300km2的遥感图像数据集,进行了工业建筑的标注和后处理.然后使用训练数据集进行了300次迭代训练之后模型收敛.最后在验证数据集上进行检验:在计算2km2以上的较大范围时,本文提出的算法误差在5％以下.
作者：孙澄宇胡苇
作者单位：同济大学建筑与城市规划学院
母体文献：2020全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会论文集
会议名称：2020全国建筑院系建筑数字技术教学与研究学术研讨会
会议时间：2020年9月1日
会议地点：重庆
主办单位：全国高等学校建筑学专业指导委员会
语种：chi
分类号：TU7TU5
关键词：工业建筑 屋面太阳能 潜力评估 深度神经网络
在线出版日期：2021年7月19日
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