【摘 要】
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为了对风力发电机组叶片损伤状态进行有效检测,提出一种基于CenterNet目标检测算法的风机叶片损伤检测识别技术.该技术选取DLA-60特征提取网络作为CenterNet算法的骨干网络,并在DLA-60网络中引入注意力引导数据增强机制,提升检测算法的精度.优化后风力机叶片损伤检测识别模型的检测精度为88％,较原始算法提升了2.6个百分点,且检测时间基本与原网络持平,具有较强的精确性和实用性.
【机 构】
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内蒙古电力科学研究院,呼和浩特 010020;内蒙古工业大学,呼和浩特 010051;内蒙古工业大学,呼和浩特 010051;内蒙古自治区可再生能源重点实验室,呼和浩特 010051;哈尔滨工业大学计
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为了对风力发电机组叶片损伤状态进行有效检测,提出一种基于CenterNet目标检测算法的风机叶片损伤检测识别技术.该技术选取DLA-60特征提取网络作为CenterNet算法的骨干网络,并在DLA-60网络中引入注意力引导数据增强机制,提升检测算法的精度.优化后风力机叶片损伤检测识别模型的检测精度为88％,较原始算法提升了2.6个百分点,且检测时间基本与原网络持平,具有较强的精确性和实用性.
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