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基于YOLO算法的风机叶片损伤检测研究 被引量:1

Research on Fan Blade Damage Detection Based on YOLO Algorithm
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摘要 随着国家大力发展风力发电,风机叶片的维护成本也在不断增高,为提升风机的故障发现率和降低风机维护成本。提出了一种基于YOLO算法的风机叶片损伤检测,替代传统目标检测的Two Stage策略,不需要特定生成候选区域,通过生成预测框来对候选区域进行标注,来计算预测框是否包含风机、风机位置坐标以及风机损伤类别,进而完成风机叶片损伤的图像识别。
作者 陈堃 Chen Kun
出处 《设备管理与维修》 2022年第16期135-137,共3页 Plant Maintenance Engineering
  • 相关文献

参考文献5

  • 1孙凯,张新燕,常喜强,周登钰,李振恩,罗嘉良.基于图像识别的叶片结冰检测方法研究[J].四川电力技术,2019,42(2):1-5. 被引量:6
  • 2张越..风力发电机叶片表面损伤图像识别方法研究[D].昆明理工大学,2019:
  • 3李梦杰..基于深度学习的风机叶片表面缺陷识别研究[D].华北电力大学,2021:
  • 4张艳峰..风力发电机叶片缺陷智能图像识别技术研究[D].华北电力大学,2020:
  • 5姚娟..基于深度学习的金刚石锯片裂纹识别分类方法研究[D].哈尔滨理工大学,2018:

二级参考文献7

共引文献5

同被引文献2

引证文献1

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