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蒋兴群; 刘波; 宋力; 焦晓峰; 冯瑞; 陈永艳;
内蒙古工业大学能源与动力工程学院;
呼和浩特010051;
内蒙古工业大学数据科学与应用学院;
风能太阳能利用技术教育部重点实验室;
内蒙古自治区可再生能源重点实验室;
内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力科学研究院分公司;
国水集团化德风电有限公司;
乌兰察布013350;
风力机; 叶片; 损伤检测; 深度学习; 目标检测; YOLO-v3;
机译:基于FBG的风力机叶片静态应变响应损伤识别。
机译:基于支持向量机和粒子群算法的风力机叶片损伤识别研究。
机译:基于神经网络的风力机转子叶片表面爬升检测机器人路径规划
机译:基于ResNet50算法的风力机叶片表面损伤识别。
机译:基于协作外观的位置识别并使用动态对象检测来改进位置识别
机译:基于振动的风力机叶片损伤识别
机译:BsTRaIN软件在风力机叶片检测中的应用。
机译:基于图像的风力机叶片损伤检测与定位方法
机译:用于检测表面缺陷以识别磁盘驱动器中的处理损伤的原位方法和设备
机译:基于农作物损伤检测的通过无人驾驶车辆识别农作物中有害生物的系统和方法。
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