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一种基于深度学习的地面拍摄风机叶片实时监测方法,本发明公开了一种基于深度学习的地面拍摄风机叶片实时监测方法:包括以下步骤:构建云台拍摄模型,用以实时跟踪风机叶片在运行工作中的样本采集;建立远程通信系统,实现计算机、电动云台以及深度网络模型的连接;用改进的YOLOv5和SiamFC结合框架设计深度网络模型,修改损伤函数增强网络对损伤边缘的敏感度,减少YOLOv5特征提取层感受野较大的网络结构,适应小目标检测。实验表明,此方法可以在风机正常运转状态下完成对风机叶片损伤部位的检测。本发明可应用于高空
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114627074 A
(43)申请公布日 2022.06.14
(21)申请号 202210248084.5
(22)申请日 2022.03.14
(71)申请人 哈尔滨理工大学
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