Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Năng lượng
Xây dựng hệ thống nhận dạng lỗi tự động của tấm pin năng lượng mặt trời
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Xây dựng hệ thống nhận dạng lỗi tự động của tấm pin năng lượng mặt trời
Hoàng Lâm
552
3
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết Xây dựng hệ thống nhận dạng lỗi tự động của tấm pin năng lượng mặt trời trình bày về kỹ thuật xử lý ảnh và ứng dụng trong bài toán nhận dạng lỗi cho các tấm pin mặt trời, cụ thể sử dụng mang Yolov3 để nhận dạng lỗi. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN 978-604-82-5957-0 XÂY DỰNG HỆ THỐNG NHẬN DẠNG LỖI TỰ ĐỘNG CỦA TẤM PIN NĂNG LƯỢNG MẶT TRỜI Lê Thị Hương Trường Đại học Thủy lợi 1. GIỚI THIỆU CHUNG Nguyên lý hoạt động của mạng yolo Đầu vào của mô hình là một ảnh mô hình sẽ nhận Các mô hình nhận dạng lỗi của tấm pin dạng ảnh đó có đối tượng nào hay không sau hiện nay chỉ phù hợp cho một hệ thống PV đó sẽ xác định tọa độ của đối tượng trong nhất định và chưa chỉ rõ vị trí bị lỗi trong hệ ảnh. Ảnh chia thành các ma trận ô vuông SxS thống. Để khắc phụ được nhược điểm đó bài S là tham số do người huấn luyện chỉ định báo này sẽ trình bày về kỹ thuật xử lý ảnh 1 và S có thể là 3 5 7 mỗi ô vuông bao và ứng dụng trong bài toán nhận dạng lỗi cho gồm một tập các thông tin mô hình phải dự các tấm pin mặt trời cụ thể sử dụng mang đoán. Yolov3 để nhận dạng lỗi. Như Hình 1 mạng yolo gồm có 24 lớp tích Thuật ngữ 1 chập và 2 lớp fully connected FC . Lớp tích chập 2 Lớp kết nối 3 Hình chữ nhật bao quanh đối tượng 4 Điểm phân loại 5 Điểm địa phương 6 Điểm tin cậy 7 Độ đo chính xác trung bình 8 Độ chính xác 9 Độ phủ 10 Dương tính thật 11 Dương tính giả FN Âm tính giả TN Âm tính thật. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nhận dạng đối tượng là một kỹ thuật trong Hình 1. Kiến trúc mạng Yolo thị giác máy tính có chức năng nhận diện các Một vài lớp tích chập có kích thước 1 1 đối tượng có trong ảnh hoặc trong video. giảm độ phức tạp của các đặc trưng giúp mô Yolo là một mô hình mạng nơron CNN cho hình huấn luyện nhanh hơn. Đầu ra của mạng việc phát hiện nhận dạng phân loại đối là một tensor có kích thước 7 7 30 qua lớp tượng tạo ra từ việc kết hợp giữa fully connected để phân loại. convolutional layers 1 và connected layers 2 . Hàm mất mát có chức năng kiểm tra chất Trong đó các convolutional layers sẽ trích lượng đầu ra của mô hình so với nhãn đúng xuất ra các đặc trưng của ảnh còn full để từ đó điều chỉnh các hệ số trong quá trình connected layers sẽ dự đoán ra xác suất đó và huấn luyện. Yolo
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Xây dựng hệ thống nhận dạng giới tính tự động sử dụng LPQ
Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Phương pháp xây dựng hệ thống nhận dạng sử dụng Logic mờ trong phân loại sản phẩm gạch ốp lát
Xây dựng ăng ten Logo ứng dụng trong hệ thống nhận dạng bằng sóng vô tuyến
Đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Xây dựng hệ thống nhận dạng mặt tự động sử dụng LPQ (Local Phase Quantization)
Xây dựng hệ thống nhận dạng cảm xúc sử dụng thiết bị emotiv epoc
NGHIÊN CỨU, ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ SAPI. XÂY DỰNG HỆ THỐNG STT, TTS TRONG NHẬN DẠNG TIẾNG NÓI
Thiết kế hệ thống nhúng nhận dạng chữ viết tay
Sáng kiến kinh nghiệm: Tăng cường sự lãnh đạo của Đảng ủy đối với công tác tuyên truyền, vận động nhằm thực hiện đạt hiệu quả các chỉ tiêu kinh tế - xã hội, quốc phòng, an ninh, xây dựng Đảng và hệ thống chính trị của địa phương
Hướng dẫn chi tiết xây dựng thang bảng lương năm 2018
Luận văn tốt nghiệp Công nghệ thống tin: Xây dựng hệ thống nhận dạng kiểm soát khuôn mặt với Deep Learning
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.