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从防空兵装备指挥的实际需求出发,利用概率论、高炮射击和可靠性工程理论,采用定性和定量相结合的方法,分析了现代高炮武器系统的结构特点;根据高炮武器系统不同装备类型、不同组成结构和不同工作方式,建立了高炮武器系统各组成部分可靠性与高炮武器系统射击效率之间关系的数学模型;计算结果表明可靠性影响高炮射击效率;确定了技术保障效果在实现高炮武器系统作战效能时应达到的水平. 相似文献
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绝缘子是保障输电线正常运行的重要部件,而传统通过人工目视判断的绝缘子缺陷检测方式耗材耗力,近年来得到大力推广的无人机电力巡检方式在图像中快速定位并且找出缺陷绝缘子自动化程度不高,效率较低。针对无人机电力巡检方式提出基于深度学习的Faster RCNN方法,识别无人机图像中的绝缘子,并且对其进行缺陷判别。首先,进行绝缘子的样本采集,采集的样本保证种类丰富、数量足够。其次,利用采集的样本训练Faster-RCNN网络模型,对待检测图像进行识别,确定绝缘子所在具体位置。最后,对提取出绝缘子进行图像分割,通过绝缘子片之间的距离判别该绝缘子串是否存在自爆缺陷。以实际无人机航拍图像为实验数据验证本文绝缘子自爆缺陷识别,结果表明,该方法在复杂背景下能够精确有效地识别出绝缘子串,并且准确判断出该绝缘子是否存在自爆缺陷,具有很强的鲁棒性和实用性。 相似文献
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人脸检测和人脸跟踪技术已成为计算机视觉领域研究的热点。针对SURF算法的优点,首先将SURF算法应用于人脸特征检测与跟踪,阐述了人脸跟踪系统设计方法,首先使用OpenCV技术实现了基于SURF算法的人脸特征跟踪系统。实验结果表明,基于SURF算法和OpenCV技术的人脸跟踪系统匹配识别效果和实时性较好,对人脸旋转、尺寸变化和环境光照变化具有较好鲁棒性。 相似文献
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为解决架空输电线路运行过程中因设备及杆塔上鸟巢对输电线路造成的不良影响,本文通过对比分析一阶目标检测模型和二阶目标检测模型的优劣,选取以分类损失函数为核心、特征金字塔网络为骨干网络的RetinaNet模型用于鸟巢目标的自动检测。解决了经典的一阶目标检测模型和二阶目标检测模型对鸟巢的检测效率或准确率比较低的问题。本文实验首先通过数据集选取及数据集预处理,并经过模型训练逐步优化调整网络结构和参数,建立了适合鸟巢检测的RetinaNet模型,实现对鸟巢的快速准确检测。实验结果表明,RetinaNet模型对输电线路的鸟巢的的平均准确率为94.1%,每张图片的识别速度为68ms,通过与Faster R-CNN、YOLO及SSD方法进行比较,验证了RetinaNet模型对输电线路设备及杆塔上鸟巢检测的有效性和可靠性。 相似文献
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破碎岩体巷道的支护效果关系矿山安全和支护成本,是矿业学界和业界关注和研究的重点。以某铁矿为工程背景,运用破裂区和塑性区理论对巷道围岩破碎岩体变形进行了理论分析,采用超声波仪器对破碎岩体巷道围岩松动圈范围进行了测定。在此基础上,基于松动圈理论提出了锚杆、金属网和喷射混凝土结合的组合式支护方式,并辅以长锚索补强,形成短锚成拱、长锚悬吊的支护方式。通过FLAC3D数值软件分析不同锚杆间排距下的支护效果,结果表明:0.7 m×0.8 m的锚杆支护间距不仅可减少塑性区和变形量,同时能有效缩小自稳时间,支护效果良好。 相似文献