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随机突发的输电铁塔鸟害事故通常较难应急处理,传统的鸟害事故图像处理算法泛化能力弱,而现有的深度学习检测算法应用对象又较为单一,因此,亟需稳定有效地实现输电铁塔全类别鸟害事故辨识。鉴于此,该文提出一种基于精细化的掩膜区域卷积神经网络(finemaskregionswith convolutionalneuralnetworkfeatures,FineMaskRCNN)的110~220kV输电铁塔涉鸟故障识别与评估算法。该方法首先通过残差模块(residual network-50,ResNet-50)+特征金字塔网络(feature pyramid networks,FPN)感知巡检影像特征;其次,针对Mask RCNN细节信息丢失的问题,引入具有多尺度卷积核运算的信息融合模块进行丢失信息补偿,增强网络模型对于输入影像的特征表达与提取;最后,根据Fine Mask RCNN识别结果,结合传统图像处理技术,实现鸟巢类故障、鸟啄类和鸟粪污染绝缘子类故障评估与结果修正,形成了由故障识别到评估的一体化机制。实验结果表明,相较于掩膜区域卷积神经网络(Mask RCNN)、快速地区域卷积神经网络(F... 相似文献
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煤体原生层理对煤体力学性质有显著影响,为探究液氮低温致裂层理煤体裂纹扩展及劣化失稳机制,基于细观基元理论和损伤力学理论建立热–流–固–损伤耦合模型,并利用COMSOL软件模拟获得不同应力比下液氮致裂层理煤体裂纹扩展分布特征,分析压裂过程中煤体损伤、渗透率和温度的演化规律。结果表明:液氮注入煤体初期(5 s),钻孔附近与液氮接触煤体温度急剧下降形成小范围超低温区,产生的热应力超过煤体抗拉强度,在钻孔周围产生损伤破坏区域。随着液氮注入压力增加,煤体内部出现多条主裂纹,主裂纹主要沿层理方向发育并生成次生裂隙,且钻孔周围形成复杂破坏区域,煤体损伤开始增大,渗透率也随之增加;注入压力持续增加煤体进入失稳阶段,煤样内部大量裂纹贯通,煤体发生破坏,煤体损伤和渗透率也逐渐达到峰值。煤体损伤、裂隙压力与渗透率随着煤体层理角度增加呈增加后减小趋势,层理角度为45°时达到最大值;煤体损伤、裂隙压力与渗透率在应力比为0.5时达到最大,应力比从0.5增大到1时大幅减小,应力比超过1后逐渐趋于平稳。层理对煤体液氮压裂的起裂压力影响显著,不同层理角度条件下煤体液氮压裂起裂压力变化规律相似,随层理角度增加,起裂压力呈... 相似文献
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二苯氯甲烷及其衍生物作为一类医药中间体,具有较好的应用前景.综述了4-氯二苯氯甲烷、4-氯二苯溴甲烷、4,4'-二氟二苯甲基氯甲烷的合成工艺,并介绍了它们在原料药美克洛嗪、西替利嗪以及氟苯桂嗪合成中的研究进展. 相似文献
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为解决周期性纹理织物图像的疵点检测及其轮廓精确分割问题,提出一种基于相似性定位和超像素分割的织物疵点检测方法。将待检测图像进行中值滤波和对数增强,并利用FT算法估计增强图像的显著图实现待检测图像的预处理;将基于归一化局部均值差分的灰度相似性检测参量和结构相似性检测参量结合,构建可测量更多类型周期性纹理织物图像的相似性度量函数,通过阈值化增强图像分块的相似性测量值实现疵点在显著图中的粗定位;最后对显著图粗定位图像分块进行超像素细分割及其二值化处理,并借助连通域分析剔除孤立点,获得完整的疵点轮廓。结果表明,本方法与常规3种方法相比,对周期性纹理织物图像的疵点检测准确率更高,且提取出的疵点轮廓更精确。 相似文献