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基于深度学习的光伏板积灰状态图像识别与分析 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | Abstract | 第5-6页 | | 第1章 绪论 | 第9-18页 | | 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-11页 | | 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 | | 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 | | 1.2.1 光伏板部件级故障巡检 | 第11-13页 | | 1.2.2 深度学习算法研究 | 第13-15页 | | 1.3 课题主要工作 | 第15-16页 | | 1.4 文章结构 | 第16-18页 | | 第2章 深度学习基础原理 | 第18-29页 | | 2.1 深度学习算法理论基础 | 第18-24页 | | 2.1.1 神经网络基础单元 | 第18-19页 | | 2.1.2 神经网络工作原理 | 第19-24页 | | 2.2 卷积神经网络基本原理 | 第24-27页 | | 2.3 计算机视觉领域经典算法 | 第27-28页 | | 2.4 本章小结 | 第28-29页 | | 第3章 基于图像特征的光伏板积灰状态分析 | 第29-38页 | | 3.1 课题推广可行性验证 | 第29-30页 | | 3.2 深度残差网络原理概述 | 第30-31页 | | 3.3 基于图像分类算法的光伏板积灰状态检测 | 第31-34页 | | 3.3.1 光伏板积灰状态监测系统搭建 | 第31-32页 | | 3.3.2 发电效率损失评估模型 | 第32-34页 | | 3.4 仿真实验与结果分析 | 第34-36页 | | 3.5 本章小结 | 第36-38页 | | 第4章 基于多目标检测算法的光伏板识别提取 | 第38-46页 | | 4.1 识别提取必要性分析 | 第38页 | | 4.2 目标检测算法原理概述 | 第38-41页 | | 4.3 基于目标检测识别的光伏板检测识别 | 第41-42页 | | 4.4 仿真实验与结果分析 | 第42-45页 | | 4.5 本章小节 | 第45-46页 | | 结论与展望 | 第46-48页 | | 结论 | 第46-47页 | | 工作展望 | 第47-48页 | | 参考文献 | 第48-52页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第52-55页 | | 致谢 | 第55-56页 | | 附录 | 第56页 |
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论文编号BS4581749，这篇论文共56页
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