✨ 本团队擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、EI、SCI写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。
✅ 专业定制毕设、代码
✅ 如需沟通交流，查看文章底部二维码

（1）空洞卷积分割网络用于单个光伏板边缘提取：

针对无人机巡检图像中光伏板边缘模糊问题，设计了一个基于空洞卷积的分割网络。采用ResNet-34作为编码器，解码器中使用不同扩张率的空洞卷积来扩大感受野，捕获多尺度上下文信息。损失函数采用Dice损失和边界损失的组合。在自建数据集上mIoU达到73.4。

（2）RRDB超分辨率重建方法：

提出了基于RRDB（残差密集块）的红外图像超分辨率重建网络，能够增强故障边缘清晰度，PSNR达到38.3。结合感知损失和对抗损失，生成高分辨率图像。

（3）Swin-Transformer目标检测网络：

利用Swin-Transformer的层次化结构和滑动窗口注意力，提升对小目标（如热点）的检测能力。检测精度mAP达到87.6%，推理时间降低20%。

import torch
import torch.nn as nn
from timm.models.swin_transformer import SwinTransformer

class SwinDetector(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=3):
        super().__init__()
        self.backbone = SwinTransformer()
        self.head = nn.Conv2d(768, num_classes, 1)
    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        return self.head(x)
",

如有问题，可以直接沟通

👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇👇