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利用虚拟现实技术和深度学习进行风力涡轮叶片缺陷检测的新方法
通过使用两步深度学习方法,本文试验缺陷检测准确性,在风力涡轮片背景中生成真实感图像并训练定制的 U-Net 架构来分类和分割缺陷,为无人机等航空器的自主和远程检查提供合理的缺陷检测准确性。
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6 months ago
使用低成本微型飞行器和多视角计算机视觉进行结构柱子的自主损伤评估
通过创新的无人机(MAVs)为基础的自动扫描和检查柱,本研究提出一种自动图像采集方法,利用收集的图像数据对结构柱的损坏类型和位置进行评估,并通过多个相机视角的综合评估结果确定结构柱的损害状态。实验结果表明,该方法能有效地从多个视角收集图像,
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10 months ago
面向未知隧道建设工地动态障碍的基于视觉的自主无人机检测框架
本文提出了一种基于机器视觉和多层规划方案的无人机自主检测框架,用于评估爆破法隧道开挖表面的地理位置,能够在未知和动态的隧道环境中完成自主检测任务。
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a year ago
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