摘要
本发明公开一种结合图注意力网络的风力涡轮机提取方法、装置,属于新能源发电设施检测技术领域。包括:风力涡轮机姿态图构建,将风力涡轮机的轮毂、底座、轮毂阴影分别作为图模型中的关键点,以连接轮毂与底座的风机机身、连接轮毂阴影与底座的风机机身阴影为图模型的边,形成空间图;风力涡轮机图注意力网络模型建模,以YOLOv11网络为目标检测框架建立模型,图注意力层添加到模型,将空间图作为邻接矩阵用于图注意力层,利用图注意力层将风力涡轮机的姿态语义信息融入到检测头中;样本数据集构建,构建风力涡轮机遥感影像数据集。本发明更好地利用风力涡轮机自身的特征信息,为实现更准确的风力涡轮机关键点定位和检测提供了技术途径。
技术关键词
风力涡轮机
注意力
空间权重矩阵
头部组件
特征金字塔网络
遥感图像数据
机身
风机轮毂
标注软件
设施检测技术
底座
遥感影像数据
原始图像数据
关键点特征
模型超参数
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时序特征
多模态特征融合
注意力
数据特征提取
融合特征
卫星遥感图像
遥感图像飞机
多尺度特征提取
分块
通道
人交互方法
语义关联网络
上下文特征
多模态
生成数字人
风切变识别
数据
识别算法
激光测风雷达
深度学习算法