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風電葉片缺陷識別算法運用計算機視覺與深度學習技術，對大量包含風電葉片正常狀態以及存在裂紋、磨損、腐蝕、脫膠等各類缺陷的圖像數據進行訓練，精準提取葉片的形狀、紋理、顏色以及缺陷的特征信息。借助無人機搭載高清攝像頭或地面固定攝像頭對風電場中的風電葉片進行全方位監測，快速準確地判斷葉片是否存在缺陷，確定缺陷的類型、位置和嚴重程度，并生成詳細的檢測報告，以便及時安排維修維護工作，保障風電設備的安全穩定運行。
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在智慧能源領域的風電場運營中，風電葉片缺陷識別算法可高效地對眾多風電葉片進行巡檢。及時發現葉片缺陷，避免因葉片故障導致風機停機，提高風能利用率，保障風力發電的穩定性和持續性，推動清潔能源的大規模應用。
智慧風電系統里，該算法是保障風機正常運行的關鍵。通過對風電葉片的精準監測，可提前預測葉片的維護需求，優化維護計劃，降低運維成本，延長葉片使用壽命，提升風電場的整體運營效益。
智慧電力的風電環節，風電葉片缺陷識別算法可有效監測葉片健康狀況。減少因葉片缺陷引發的電力輸出波動，確保電力供應的可靠性，為電網的穩定運行提供有力支持，促進電力能源結構的優化。
對于擁有分布式風電場的智慧園區，該算法可對園區內的風電葉片進行定期巡檢。保障園區內風電設備正常運行，提高園區可再生能源自給率，實現園區的綠色低碳發展與能源高效管理。
算法可部署于本地服務器及云服務器，攝像頭接入數量無限制，且攝像頭路數與各路攝像頭所應用算法種類僅受本地服務器性能制約，同時支持在國產化服務器上進行部署。
在邊緣端進行部署時，能夠與算能、瑞芯微等類型的邊緣計算盒子實現良好兼容，可依據客戶的特定需求開展定制化部署工作，以充分滿足不同應用場景下的多樣化需求。
基于對實際業務場景的深入評估與分析，提供契合特定業務需求的定制化算法解決方案，算法定制流程：數據采集→數據標注→算法開發→算法測試→算法迭代。
為客戶提供為期一年的免費質保服務，包括與客戶需求進行算法升級工作；提供每周 7 天、每天 24 小時的全天候技術支持服務。
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