中科星图GVE（AI案例）——AI采样区域的风机检测和识别

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中科星图GVE（AI案例）——AI采样区域的风机检测和识别

简介

AI技术可以应用于风机检测和识别的任务中，以实现自动化和智能化的风机监控。以下是AI采样区域的风机检测和识别的一般步骤：

1. 数据采集：收集风机的各种图像或视频数据，可以包括正常运行状态下的风机图像、故障状态下的风机图像等。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行预处理，包括图像的去噪、图像增强、图像标注等。
3. 特征提取：使用前沿的计算机视觉算法，例如卷积神经网络（CNN），对图像数据进行特征提取。通过训练，CNN可以学习到风机的视觉特征，例如风机叶片的形状、风机轴的位置等。
4. 风机检测：使用训练好的模型，对新的图像进行风机检测。检测算法可以根据风机的特征，在图像中找到风机的位置和边界框。
5. 风机识别：对检测到的风机进行识别，判断其状态是否正常。识别算法可以使用多分类模型，例如支持向量机（SVM）或深度学习模型，将风机分为故障、正常等不同类别。
6. 结果输出：将检测到的风机位置和识别结果输出，可以在监控界面上显示，也可以通过报警系统通知相关人员。

需要注意的是，对于风机检测和识别任务，模型的准确性和鲁棒性是非常重要的。因此，在进行训练和优化模型之前，需要充分准备和标注大量的数据，并进行验证和测试。同时，还需要对模型进行定期的更新和维护，以适应风机状态的变化。

函数

gve.Services.AI.Object_Detection_Wind_Turbine(fromGridRes)

风机检测函数

方法参数

- fromGridRes( Image ImageCollection )

image实例

返回值: FeatureCollection

代码

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

/**
 * @File    :   AI_WindTurbine_Detection
 * @Time    :   2023/04/25
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
 * @Desc    :   采样区域的风机检测
 * @Name    :   风机检测
 */
/** */

// 获取geometry对象
var geometry = gve.Geometry.Polygon([
    [
        [
            87.76528108243724,
            43.61270730713619
        ],
        [
            87.79053054822538,
            43.61270730713619
        ],
        [
            87.79053054822538,
            43.600542486995806
        ],
        [
            87.76528108243724,
            43.600542486995806
        ],
        [
            87.76528108243724,
            43.61270730713619
        ]
    ]
]);

// 数据来源
var source = "Base_Image_V2024_1";

// 指定分辨率，外扩等
//@Ignore
var option = {};

// 获取指定区域tif数据 
var image = gve.Image.fromGeometry(geometry, source, option);


var windTurbineFeatureCol = gve.Services.AI.Object_Detection_Wind_Turbine(image)

var style = { color: '#d0021b', fillColor: '#d0021b', polygonFillColor: "#00000000" };

Map.centerObject(geometry)
Map.addLayer(windTurbineFeatureCol, { style: style });

结果

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