基于改进的PP-YOLOE检测网络的风力轮机叶片的冰检测
Zhangzhuo Sun1, Jiangbo Qian1,2, Ao Liu1
1Yanzhao Electric Power Laboratory, North China Electric Power University, Baoding 071003, China.
精确的风力轮机叶片结冰检测对于运营安全至关重要. 一个增强的深度学习模型,PP-YOLOE带有注意力和优化,显著提高了冰分类性能.
科学领域:
- 工程 工程师 工程师 工程师
- 人工智能的人工智能
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 在寒冷潮湿的气候下,风力轮机叶片 (WTB) 的结冰对运营安全和经济构成风险.
- 精确和快速的冰化状态检测对于保持风力轮机功能至关重要.
研究的目的:
- 开发一个改进的深度学习模型来分类和检测WTB的Icing.
- 增强特征表示和多尺度上下文信息捕获,以提高检测准确度.
主要方法:
- 一个改进的PP-YOLOE网络,结合了协调注意力 (CA) 和的空间金字塔聚合 (ASPP).
- 使用风洞实验构建和扩展WTB冰化数据集.
- 粒子群集优化 (PSO) 的应用,用于自动化超参数调整.
主要成果:
- 增强的PP-YOLOE网络实现了0.94.9的平均精度.
- 在多个评估指标上,与原始模型相比,表现出优越的性能.
- 通过废弃实验和比较试验验证有效性.
结论:
- 改进的PP-YOLOE网络为WTB冰层检测提供了强大而有效的解决方案.
- 这项研究为将深度学习应用于智能工业检查提供了一个新的范式.
- 该研究强调了先进的人工智能技术在提高风能基础设施安全方面的潜力.
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