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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
2.
水库加固是延长病险水库使用年限,充分发挥水库效益的有效方法。通过总结大坝裂缝产生的原因和劈裂灌浆技术在陕西省水库加固中的应用,分析了劈裂灌浆技术的应用效果。结果表明:劈裂灌浆技术能充填坝体纵横裂缝,使坝体材料干密度显著提高、压缩系数和水平渗透系数明显减少,消除水库病险状况,是一项可靠的技术,值得推广。 相似文献
3.
CMOS全差分超宽带低噪声放大器 总被引:1,自引:1,他引:0
文中给出了一个应用于超宽带射频接收机中的全集成低噪声放大器,该低噪声放大器采用了电阻并联负反馈与源极退化电感技术的结合,为全差分结构,在Jazz0.18μm RF CMOS工艺下实现,芯片面积为1.08mm2,射频端ESD抗击穿电压为1.4kV。测试结果表明,在1.8V电源电压下,该LNA的工作频带为3.1~4.7GHz,功耗为14.9mW,噪声系数(NF)为1.91~3.24dB,输入三阶交调量(IIP3)为-8dBm。 相似文献
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