[发明专利]一种基于深度学习的风力发电机叶尖定位方法及系统在审
| 申请号： | 202110050906.4 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112700498A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 董礼;苏宝定;成和祥;李靖;张振宇 | 申请（专利权）人： | 中广核风电有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/73 | 分类号： | G06T7/73;G06T7/13 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 刘长春 |
| 地址： | 100070 北京市丰*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的风力发电机叶尖定位方法和系统，所述方法包括：构建风机结构提取网络并进行网络训练，得到经训练的风机结构提取网络模型；将采集的风机原始图片输入经训练的风机结构提取网络模型中进行风机结构特征提取，获得包含叶尖区域的像素图片；利用所述包含叶尖区域的像素图片建立像素坐标系并获取叶尖在所述像素坐标系下的像素坐标；对所述叶尖的像素坐标进行坐标转换，获得叶尖在地理坐标系下的坐标。本发明的风力发电机叶尖定位方法和系统使用深度学习的方法，相较于传统的目标检测技术，具有更高的鲁棒性和准确率，且能够减少无人机巡检前期的搜索叶尖工作，缩短无人机的飞行时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 风力发电机 叶尖 定位 方法 系统 | ||
【主权项】：
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