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基于深度学习与图像识别的太阳能储能设备问题检测
1
作者
钟绍辉
《储能科学与技术》
北大核心
2025年第9期3596-3598,共3页
随着太阳能储能设备的广泛应用,对其运行状态的实时监测和问题检测变得至关重要。本文结合深度学习与图像识别技术的相关技术以及理论基础提出了一种太阳能储能设备问题检测方法。通过采集太阳能储能设备的图像数据,利用深度学习算法对...
随着太阳能储能设备的广泛应用,对其运行状态的实时监测和问题检测变得至关重要。本文结合深度学习与图像识别技术的相关技术以及理论基础提出了一种太阳能储能设备问题检测方法。通过采集太阳能储能设备的图像数据,利用深度学习算法对图像进行处理和分析,实现对设备潜在问题的准确识别和定位。该方法具有较高的检测准确率和效率,能够为太阳能储能设备的维护和管理提供有力支持。
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关键词
太阳能储能设备
深度学习
图像识别
问题检测
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职称材料
题名
基于深度学习与图像识别的太阳能储能设备问题检测
1
作者
钟绍辉
机构
长沙工业学院
出处
《储能科学与技术》
北大核心
2025年第9期3596-3598,共3页
基金
湖南省自然科学基金(2019JJ7075)。
文摘
随着太阳能储能设备的广泛应用,对其运行状态的实时监测和问题检测变得至关重要。本文结合深度学习与图像识别技术的相关技术以及理论基础提出了一种太阳能储能设备问题检测方法。通过采集太阳能储能设备的图像数据,利用深度学习算法对图像进行处理和分析,实现对设备潜在问题的准确识别和定位。该方法具有较高的检测准确率和效率,能够为太阳能储能设备的维护和管理提供有力支持。
关键词
太阳能储能设备
深度学习
图像识别
问题检测
Keywords
solar energy storage equipment
deep learning
image recognition
problem detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于深度学习与图像识别的太阳能储能设备问题检测
钟绍辉
《储能科学与技术》
北大核心
2025
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