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申请/专利权人：华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司;西安热工研究院有限公司
申请日：2023-12-28
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053111A
主分类号：G06V20/52
分类号：G06V20/52;G06V20/17;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/09;G06N5/022;G06Q50/06
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明公开了一种风力发电机组图像识别故障检测方法。该方法首先通过风电场内的监控摄像头或无人机拍摄风力发电机组的外观图像。然后对图像进行去噪、增强、校正、分割等预处理,提高图像质量和可用性,同时进行图像标注,标识出风力发电机组的各个部件和关键点。接着利用深度学习的方法对图像进行特征提取和分类判断,识别风力发电机组是否存在故障以及故障类型和位置。最后根据图像分析结果,结合风力发电机组的工作原理和故障机理对故障进行诊断,给出故障详细信息和处理建议。该方法利用图像识别技术检测风力发电机组故障,无需额外安装传感器,提高检测效率和准确性,降低系统复杂度,有利于风力发电机组的状态监控和故障预测。
主权项：1.一种风力发电机组图像识别故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：图像采集：利用风电场内的监控摄像头和或无人机拍摄风力发电机组的外观图像；图像预处理：对采集的图像进行预处理，对图像进行标注，标识出风力发电机组的各个部件和关键点；图像分析：利用深度学习的方法，对图像进行特征提取和分类，以判断风力发电机组是否存在故障，以及定位故障部件和位置，输出每个目标的类别、置信度和边界框；故障诊断：根据图像分析的结果，结合风力发电机组的工作原理和故障机理，对故障进行诊断和评估，给出故障的详细描述和处理建议，同时，利用知识库和数据挖掘的技术，对故障进行归类和统计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华能山东发电有限公司蓬莱风电分公司;西安热工研究院有限公司 一种风力发电机组图像识别故障检测方法
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