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公开(公告)号:CN118014948A
公开(公告)日:2024-05-10
申请号:CN202410131629.3
申请日:2024-01-31
Applicant: 中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及无人机遥感信息提取技术领域,解决了现有技术由于故障样本稀少及故障特征微小而导致对于风机叶片表面故障难以进行精准识别的技术问题,尤其涉及一种小样本无人机图像的风机叶片表面故障检测方法,包括构建包含风机叶片表面故障数据的样本库;构建用于对风机叶片表面所存在的微小或模糊不清的故障进行精准检测的目标检测模型,在COCO数据集上进行预训练,然后使用样本库对模型进行微调并对目标检测模型进行测试、评估。本发明提高小样本条件下基于图像的无人机风机叶片表面故障目标检测精度,实现自动化无人机风机叶片表面故障目标检测,在小样本和小目标的情况下实现对无人机遥感影像的风机叶片表面故障的精确识别。