Krikau, Sveahttps://orcid.org/0009-0000-5723-9627
[Fakultät für Bauingenieur-, Geo- und Umweltwissenschaften (BGU), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)]
Beitragende:
-
Titel:
PVMultiSegNet: Framework for Simultaneous Segmentation of Rooftop and Ground-Mounted Photovoltaics
Weitere Titel:
-
Beschreibung:
(Abstract)
A deep learning framework for simultaneous segmentation of rooftop and ground-mounted photovoltaic (PV) systems using multispectral remote sensing data.
A deep learning framework for simultaneous segmentation of rooftop and ground-mounted photovoltaic (PV) systems using multispectral remote sensing data.
(Technical Remarks)
Extract the ZIP folder to obtain the files needed to run PVMultiSegNet. The README file contains instructions for managing the code.
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Schlagworte:
photovoltaic
image processing
remote sensing
renewable energy
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Krikau, Svea
(2025): PVMultiSegNet: Framework for Simultaneous Segmentation of Rooftop and Ground-Mounted Photovoltaics.
Karlsruhe Institute of Technology.
DOI: 10.35097/6m6dm7pfuz930few
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