上海麒祥化工有限公司

公司理念以员工成长为基础,以客户需求为导向,通过对行业的深度理解和丰富的创造力,实现价值的全面提升公司简介上海麒祥化工有限公司是一家致力于为橡胶行业提供优质产品和服务的高科技创新型企业。公司始终坚持以全新的理念、先进的技术和创新的产品为客户创造更多价值,在不断改进现有产品的同时,通过新技术、新工艺引领新产品的开发。     

一种基于深度学习的产品分类统计方法的研究

对于流水线上多类产品不规则混合放置条件下的统计问题,利用基于faster R-CNN和改进的深度卷积网络结合的图像识别方法,实现了对产品的在线分类计数。首先利用faster R-CNN方法获取图像中产品的位置信息,然后用改进的深度卷积网络对图像进行特征提取,将产品区域的位置信息映射到最后一层特征图上,再用ROI池化对产品区域特征进行尺度归一化,把归一化后的产品特征输入softmax分类器识别,从而实现了分类统计。实验结果表明,该方法能够在工业生产中实现多类混线产品在线自动分类统计。     

大型外冷碳化塔生产实践

中盐昆山有限公司迁建年产60万t纯碱项目采用8台φ3500/φ5000/φ3000大型浓气外冷碳化塔。全面分析碳化工序的生产状况:生产能力300t/d·台、轻灰堆比重平均0.61g/mL,出碱温度39℃,取出液沉淀量25%~30%,运行超过一年时间没停塔清洗。外冷碳化塔工序投资额为索尔维碳化塔工序投资额的60%左右。     

基于深度学习的人体姿态估计方法综述

基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络，直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序，并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面，对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍，从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素，包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系，甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述，清晰地呈现出该领域的发展脉络。     

600MW超临界CFB机组深度调峰运行技术

经通过分析超临界CFB机组在深度调峰方面的优势,结合600MW超临界CFB机组的实际运行工况,提出机组在深度调峰前应开展的试验工作。研究600MW超临界CFB机组的深度调峰过程,从汽机、锅炉、电气等方面提出有效的技术措施,解决深度调峰可能带来的锅炉流化不良、环保参数控制困难等问题。通过在600MW超临界CFB机组上应用,机组在30%负荷深度调峰运行,工况稳定,各项参数正常,取得了较好效果。     

深度学习识别光网络单元故障的设计与应用

为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。     

基于深度学习的视频跟踪研究进展综述

近年来深度学习迅猛发展，颠覆了语音识别、图像分类、文本理解等领域的算法设计思路。深度学习因其具备强大的特征提取能力，在图像识别领域的成绩尤为突出。然而深度学习与视频监控领域的结合并不多，由于深度模型具有多层网络结构，算法复杂度大，训练和更新模型时比较耗时，很难满足实时性要求。回顾了深度学习的发展史，介绍了最近10年来国内外深度学习主要模型，论述了基于深度学习的目标跟踪算法，指出了各算法的优缺点，最后对当前该领域存在的问题和发展前景进行了总结和展望。