[发明专利]基于改进YOLOv3的风机叶片缺陷识别方法在审
| 申请号： | 202110290817.7 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN112907565A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 张亚平;于傲;王方政;汤鹏;邹祖冰;朱小毅 | 申请（专利权）人： | 中国长江三峡集团有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 吴思高 |
| 地址： | 100038 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 基于改进YOLOv3的风机叶片缺陷识别方法，训练YOLOv3模型，得到最优权重；将BN层的参数γ作为剪枝因子，选取合适的参数a，得到稀疏后的模型；根据预先设置的裁剪的阈值s，裁剪掉较小的参数γ对应的通道以及对应的参数，完成剪枝操作；剪枝后模型进行训练微调；将剪枝后模型卷积层的通道数调整到得到规整的网络模型；在规整的网络模型上减少相同的残差结构单元，从而减少密集链接，得到改进后的轻量化网络模型；使用改进后的轻量化网络模型训练风机叶片缺陷数据集，得到最优权重，从而实现风机叶片缺陷识别。本发明提方法通过改进的YOLOv3模型用于风机叶片的缺陷识别；大大提高了识别效率，解放劳动力，对电站运维具有重大的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 yolov3 风机 叶片 缺陷 识别 方法 | ||
【主权项】：
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