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张绘敏; 赵扬; 康会峰;
河南应用技术职业学院机电工程学院;
河南应用技术职业学院化学工程学院;
北华航天工业学院航空宇航学院;
机器学习; 光伏组件; 热斑图像; 图像检测;
机译:PSOPruner:基于PSO的深度卷积神经网络修剪方法用于光伏组件缺陷分类
机译:河南工业大学的研究结果为数学提供了新的见解(Ghost-retinanet:基于改进视网膜的光伏电池板快速阴影检测方法)(Ghost-retinanet:光伏快速阴影检测方法...
机译:改进的室外热成像和红外图像处理,可用于光伏组件中的缺陷检测
机译:基于图像处理智能方法的光伏组件污染检测
机译:带有交错DC / DC转换器的并网光伏系统的新型抗孤岛检测方法和最大功率跟踪算法。
机译:基于卷积神经网络的光伏组件IV特性曲线预测
机译:基于改进的混合算法的光伏模块参数提取方法研究
机译:基于pVFORm,光伏系统性能模型的结构化现场实验和模拟结果确定平板光伏组件的最佳安装配置
机译:设备控制装置和方法,利用基于检测到的可见光图像数据和相应的热图像数据计算的基础代谢数据。基于检测到的可见光图像数据和相应的热图像数据
机译:用于太阳光集中的光伏系统的热跟踪系统,其包括通过层压多个光伏太阳能电池形成的接收器。连接到层压光伏和热传感器的散热器适用于检测温度和相关方法。
机译:识别半导体组件即光伏模块的方法,涉及通过光伏模块或光伏电池生成发光图像,并根据发光图像确定识别特征作为标记
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