Alternativer Identifier:
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Verwandter Identifier:
Ersteller/in:
Krikau, Svea https://orcid.org/0009-0000-5723-9627 [Fakultät für Bauingenieur-, Geo- und Umweltwissenschaften (BGU), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)]
Beitragende:
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Titel:
PVMultiSegNet: Framework for Simultaneous Segmentation of Rooftop and Ground-Mounted Photovoltaics
Weitere Titel:
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Beschreibung:
(Abstract) A deep learning framework for simultaneous segmentation of rooftop and ground-mounted photovoltaic (PV) systems using multispectral remote sensing data. The code relates to the publication: S. Krikau and S. Keller, "Deep Learning Framework for Multi-Class Segmentation of Photovoltaic Systems," in IE...

(Technical Remarks) Extract the ZIP folder to obtain the files needed to run PVMultiSegNet. The README file contains instructions for managing the code.
Schlagworte:
photovoltaic
image processing
remote sensing
renewable energy
Zugehörige Informationen:
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Sprache:
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Erstellungsjahr:
Fachgebiet:
Engineering
Objekttyp:
Software
Datenquelle:
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Verwendete Software:
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Datenverarbeitung:
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Erscheinungsjahr:
Rechteinhaber/in:
Förderung:
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Name Speichervolumen Metadaten Upload Aktion
Status:
Publiziert
Eingestellt von:
kitopen
Erstellt am:
Archivierungsdatum:
2025-08-19
Archivgröße:
340,5 MB
Archiversteller:
kitopen
Archiv-Prüfsumme:
7eb92bfed0c36e6018defd094918158c (MD5)
Embargo-Zeitraum:
2026-02-01