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1.
目的 利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)巡检识别航拍图像中的工程车辆对于减少电力安全事故的发生具有重要意义。采用人工提取特征的经典模式识别方法或YOLOv5(you only look once v5)等深度学习算法识别无人机电力巡检航拍图像中的工程车辆,存在识别准确率低、模型参数规模大等问题。针对上述问题,提出一种改进的胶囊网络识别航拍图像中的工程车辆。方法 采用多层密集连接型方法改进原始胶囊网络结构,以提取图像中工程车辆更多的特征;改进了胶囊网络的动态路由方法,以提高胶囊网络的抗干扰能力;探索了网络层数和动态路由算法中关键参数对识别准确率的影响,以找到识别准确率最高时的参数。结果 实验结果表明:1)在所采用的算法模型中,本文方法的平均识别率(mean average precision,mAP)达到94.56%,明显高于其他方法。2)网络层数对识别准确率有很大影响,但二者之间并非单调线性关系。在本文的应用场景中,5层胶囊网络的识别准确率最高;此外,动态路由算法改进与否并不会影响识别准确率跟随网络层数的变化趋势。3)胶囊网络层数增加会降低识别效率,但是并不会明显增加参数规模,且参数规模与mAP无明显关联。结论 本文方法在获得较高识别准确率的同时具有参数规模较小的特点,为无人机在机载端识别目标物奠定了基础。 相似文献
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利用精密温度、湿度、压力传感器,便携式空气密度精密测量仪实现了对空气密度的高精度测量。本文介绍了该仪器的基本原理和主要功能,并以实验数据为基础,验证了该仪器性能的可靠性。 相似文献
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6.
介绍国内外固体和液体密度统一基准技术现状,讨论建立密度(固体)基准的测量原理及技术关键,并对密度基准测量不确定度进行分析。 相似文献
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在钢板轧制过程中,钢板宽度是钢板质量的一个基本参数。在有孔洞缺陷出现的情况下,如何既能正确测量钢板宽度,又可保留孔洞缺陷信号是一个值得研究的问题。 可以用一台2048元线列CCD摄象机和一 相似文献
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无线传感器网络WSN技术的不断发展及其应用范围的不断扩大暴露了WSN以数据为中心的局限性。因此,通过为传感节点分配身份标识符,用于在全球范围内唯一标识该节点,并使节点在WSN中的身份得以确认,以满足应用和管理的需求,显得尤为重要。首先提出了一种无线传感器网络标识解析的整体架构,并通过对网关硬件设计与整个系统的软件设计,完成了传感节点身份标识符与其在WSN内部通信地址的相互映射,进而实现了对传感节点应用属性的追溯与管理。最后,通过在智能家居环境中的应用对该系统的有效性进行了验证。 相似文献
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