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传统电力应急抢修作业可视化方法没有获取故障数据信息,导致方法存在稳定性差、抢修效率低等问题,提出新的电力应急抢修作业可视化方法。基于人工智能与物联网信息传输技术,获取故障数据信息,利用GPS定位技术,在电网GPS平台接口完成对电网雷电位置的定位,构建可视化模型,实现对故障现场施工情况的智能化理解,引入故障自动标记法,并利用AI算法仪对数据进行二次处理,实现电力应急抢修作业现场的可视化。实验结果表明,研究方法具有很好的稳定性,能够在短时间内实现电力应急抢修作业,且准确性较好。 相似文献
72.
针对飞机目标的自动识别问题,提出一种联合特征提取与分类的Chirplet神经网络方法,实现一维高分辨率距离像的识别。Chirplet神经网络将Chirplet原子变换用于多层前馈神经网络结构的输入层,替换传统的激励函数对距离像序列进行特征提取;网络的分类部分由隐层和输出层组成。在训练过程中调整神经网络权值的同时,完成对Chirplet原子时频参数的自动调整,协调优化特征参数和分类器参数,使Chirplet神经网络同时实现特征提取和目标分类。对4类飞机目标的仿真测试结果表明,相比时频变换和Gabor原子网络等方法,具有四特征参数的Chirplet神经网络方法具有较高的识别率和抗噪性能。 相似文献
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针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。 相似文献
80.
随着主动安全技术的快速发展,自动紧急制动(AEB)系统在减少追尾碰撞事故中发挥了重要的作用,但是各款车辆配置的AEB系统各有差异。为了测试和评价AEB系统的性能,文中根据中国新车评价规程(C-NCAP)的测试要求和方法,开发了测试AEB系统的设备和控制系统;通过对各子系统的控制参数进行调试,以及借助无线通信技术实现了各子系统的协同工作;经过多次的试验使其测试结果满足了C-NCAP的精度要求。最后,利用此测试设备在前方目标车静止的工况下,对5款车辆的AEB性能进行了场地测试。试验结果表明,所开发的AEB测试设备能够按照预期的目标进行工作,且能对车辆的AEB性能进行有效的测试。 相似文献