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题名300 MW海上风电机基础结构垂直度监测方法
被引量：7
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作者
张成芹
杨三元
杨安韬
陈曦
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机构
中交三航(上海)新能源工程有限公司
中交上海三航科学研究院有限公司
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出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第7期1073-1077,共5页
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文摘
垂直度监测是海上风电单桩基础结构施工的一项重要内容,施工企业在垂直度监测中普遍通过停工并使用全站仪进行监测,这极大地影响了施工效率。文章依托国华东台300MW海上风电项目,采用液压冲击锤间接测量法监测桩体的垂直度,与采用全站仪垂直度测量的监测结果相比,采用液压冲击锤间接测量法监测信息效率高、精度符合要求。
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关键词
海上风电
垂直度
单桩基础结构
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Keywords
offshore wind turbine
verticality
single pile structure
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分类号
TK83
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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题名联合YOLOv4和迁移学习的侧扫声纳图像沉船检测
被引量：5
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作者
于永灿
李永奎
龚权华
李应超
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机构
武汉大学测绘学院
武汉大学海洋研究院
交通运输部东海航海保障中心上海海事测绘中心
中交三航(上海)新能源工程有限公司
海军士官学校航海系
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出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021年第4期38-42,共5页
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基金
国家自然科学基金(41576107)
中交三航局A类课题(2020-04)。
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文摘
为解决侧扫声纳(SSS)图像沉船检测中样本不足、代表性弱等带来的检测精度低的问题,提出了一种联合YOLOv4和迁移学习的SSS图像沉船检测方法。首先,基于SSS成像机理实现了SSS沉船图像样本扩增,解决样本少而无法开展沉船检测模型构建的难题;然后,利用迁移学习,将公共数据集上学习到的权重和沉船通用性特征引入YOLOv4网络,构建高性能沉船检测模型。试验表明,构建的沉船检测模型取得了85.5%的类平均精度(mAP),将传统方法的检测精度提升了7.7%,在少样本情况下实现了沉船的高精度检测。
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关键词
水下目标检测
侧扫声纳图像
深度学习
迁移学习
数据增强
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Keywords
underwater object detection
side-scan sonar images
deep learning
transfer learning
data augmentation
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分类号
P229
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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