简介：摘要：截至2020年底，并网风电装机容量28153万千瓦，增长34.6%，占全国电源总装机容量的12.8%。在高速发展的背后却隐藏着急需解决的安全隐患，而风电机组漏油就是其中最为严重的问题，轻则污染机舱环境、重则引起整个机组火灾，及倾斜与倒塌。因为油具有难以挥发性及粘性的物理特性，通过传感器的方式进行检测，不能复位并实现持续检测。只有通过机器视觉即视频技术手段才能实现非接触式可持续检测，因为机舱内具有相对均衡的光线环境，相对恒定的测量距离，相对静止的参照背景等三个有利条件，通过卷积神经网络深度学习方法，对舟山二十台风电机组几十万张现场照片进行训练，并通过高性能人工神经元网络单元(NPU)进行运算，形成了产品化解决方案并成功应用到项目中。
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