设备管理与维修2024，Issue(18) ：174-176.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.09D.59

基于YOLOv3的风电场目标图像识别智能巡检方法

周新宇
设备管理与维修2024，Issue(18) ：174-176.DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2024.09D.59
✕
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据

基于YOLOv3的风电场目标图像识别智能巡检方法

周新宇1
扫码查看

作者信息

  • 1. 重庆市科源能源技术发展有限公司,重庆 400020
  • 折叠

摘要

设计一种基于YOLOv3的风电场目标图像识别智能巡检方法,利用搭载工业相机的无人机来采集风电场目标原始图像,通过直方图均衡变化和自适应增强方法,去除风电场目标图像中的噪声,完成风电场目标原始图像预处理.基于YOLOv3网络进行目标图像检测,通过卷积操作后,输出不同尺度特征图并进行融合.根据识别结果,进行故障判断、预警及相应处理,实现风电场目标图像识别的智能巡检.实验证明,该方法图像识别准确率较高,巡检效果良好.

关键词

风电场/YOLOv3/目标图像识别/智能巡检/尺度特征

引用本文复制引用

出版年

2024
设备管理与维修
中国机械工程学会 北京卓众出版有限公司

设备管理与维修

影响因子：0.13
ISSN：1001-0599
段落导航相关论文