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1.
随着原油品质的下降,在炼油过程中造成的腐蚀问题,受到广泛重视,腐蚀监控技术得到快速发展。炼油装置中的均匀腐蚀情况可以通过电阻探针监控法和电感探针监控法来进行监控,点腐蚀情况可以通过线性极化探针监测法和电化学噪声监控技术来进行监控,应力腐蚀情况可以通过氢通量测量技术和线性极化探针监控法来进行监控。基于这些腐蚀监控技术,建立腐蚀监控系统,用于全面监控炼油装置的腐蚀情况,基本实现了对炼油装置腐蚀情况的连续监测,以便及时给出应对措施,可有效预防腐蚀的发生,减少安全事故。 相似文献
2.
门虎 《石油化工安全环保技术》2021,(1):9-11,I0001
油气处理站库集散式控制系统(DCS)是对油、气、水处理全过程、多环节、多领域,以生产过程数据实时采集及处理、智能分析、控制的工业控制系统。集散式控制系统实现智能化和管控一体化,仅依靠传统防火墙和IT信息安全技术体系已无法有效应对,亟需在攻防地位严重不对称、存在大量被漏洞被后门的现实环境中,建立全生命周期管控的深度防护整体解决方案。 相似文献
3.
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN结构融合局部判别性特征和图像全局纹理特征,从而利用局部判别性特征和图像全局纹理特征的交互关系提升CNN学习中级表征的能力。实验结果表明,所提出的模型在航运图像数据集上的识别准确率达到91.8%,相较于目前的C3D模型提高了7.2个百分点,相较于判别滤波器组卷积神经网络(DFL-CNN)模型提高了0.6个百分点。可见所提模型能够准确判断船舶的状态,可以有效应用于航运监控项目。 相似文献
4.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
5.
朱佳 《卫星电视与宽带多媒体》2021,(3):133-134
移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略. 相似文献
6.
高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)的帧间预测部分存在很高的计算复杂度, 为了降低编码时间复杂度, 提出了一种基于深度特性的帧间预测快速算法。首先, 对帧间PU(Prediction Unit, PU)模式进行分类为规则和不规则块; 然后运用本文的方式定义当前CTU(Coding Tree Unit, CTU)的内容复杂程度; 最后对编码深度进行分区为SD(Small Depth, SD)、HD(High Depth, HD)区域, 位于SD区只进行规则的划分方式, 位于HD区根据当前CTU的复杂程度, 对复杂块进行不规则划分方式的遍历, 对简单块只进行规则划分, 从而实现快速编码算法。结果表明, 与HM16.9相比, 本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了28.6%和23.8%的编码时间, 且编码性能不受影响。 相似文献
7.
城市路灯照明系统是现代化城市的重要组成部分,为路灯设计可视化的智能监控平台,实现对路灯实时地监控,可保证其安全性及获得大的能效比.提出了基于LoRa通信的城市路灯监测和控制方案,该系统由远程监控中心、LoRa网关和路灯终端组成,并通过LoRa与4G网络相结合的方式实现远距离通信并实现联网数据传输.基于MQTT协议的阿里云物联网平台,实现照明终端状态显示在阿里云平台并储存信息;通过ARM开发的嵌入式控制系统实现了对路灯信息的上传和指令的下发,并对各个路灯终端进行实时控制.系统实测结果表明,该系统可实现对路灯信息的实时采集、上报,并及时响应上位机发出的控制指令,大大降低了照明功耗及人工巡查的成本. 相似文献
8.
浅析一例基于5G通信的焊接质量远程监控系统.该系统可远程实时监控多个地点的多种焊接设备的工作状态和位置信息,获取焊接电流、焊接电压、送丝速度、气体流量等多种信息,实现监控焊接过程的实时数据、焊后追溯分析、生产质量管控、生产资源管理等作业. 相似文献
9.
针对现有异常检测方法忽视异常事件发生概率小而造成虚警这个问题,基于高斯过程回归(GPR)的框架,将GPR核函数非参数化所具有的灵活性与深度神经网络的结构特性相结合,并将卷积神经网络封装在GPR的核函数中,以同时实现异常检测任务中特征提取和检测两个步骤。在测试阶段,相对于训练样本集的后验概率的对数似然较小的被判定为异常。方法在一个模拟数据集和一个完全真实的数据集上进行了实验验证,实验结果证明所提出的方法在两个数据集上分别达到了83.9%的帧级AUC和34.4%的帧级AUC,在性能上达到了现有技术发展水平。 相似文献
10.
视频人物关系抽取是信息抽取问题中的重要任务,在视频描述、视频检索,以及人物搜索、公安监察等方面具有重要价值。由于视频数据的底层像素与高层关系语义之间存在巨大的鸿沟,现有方法很难准确地抽取人物关系。现有研究大多通过粗粒度地分析人物共现等因素来抽取人物关系,忽略了具有丰富语义的视频中的细粒度信息。为解决现有算法难以准确、完整地抽取视频人物关系的问题,文中提出了一种基于多特征融合的细粒度视频人物关系抽取方法。首先,为了准确识别视频人物实体,提出了一种基于多特征融合的人物实体识别模型;然后,提出了一种基于细粒度特征的人物关系识别模型,该模型不仅融合了视频中人物的时空特征,而且考虑了与人物相关的细粒度物体信息特征,从而建立更好的映射关系来准确识别人物关系。以电影视频数据和SRIV人物关系识别数据集为实验数据,实验结果验证了该模型的有效性和准确性,与现有同类模型相比,所提模型的人物实体识别F 1值提高了约14.4%,人物关系识别的准确率提高了约10.1%。 相似文献