一种新型液位传感器及变送器的研究

介绍利用干簧管阵列，通过类似键盘扫描方式检测干簧接点位置，开发了一种集LCD显示，RS－485通信及4－20mA输出廉价的小量程游位传感器。     

新型检测技术在电力设备状态监测中的应用

介绍新型检测技术在电力设备状态监测中的应用。     

一种基于状态检测的嵌入式防火墙

针对中小型网络用户的实际状况,采用IQ80310和Linux 2.6 内核为开发平台,设计开发一种基于状态检测机制的防火墙.对Linux 2.6内核中状态检测机制进行了研究,并以TCP协议为例,详细分析了其实现原理和工作流程.所设计的嵌入式状态检测防火墙具备防火墙的主要功能,并能防范碎片攻击和DoS攻击,具有安全、可靠、成本低廉等设计特点,具有较高的推广应用价值.     

一种新型磁阻式传感器在漏磁检测中的应用

与传统的磁性传感器相比,巨磁阻传感器具有灵敏度高、可靠性好、测量范围宽、体积小、价格低等优点。随着纳米技术的发展,巨磁阻传感器必将成为这些传统磁性传感器的替代品。介绍了巨磁阻传感器的原理及其在缺陷漏磁信号检测中的应用,表明采用巨磁阻传感器的检测系统可以检测到管道壁上的微小缺陷。     

光纤传感器用于混凝土结构状态检测的研究

本文将纤传感器埋入混凝土中，供定时检测结构的应力，应变、裂缝发展等内部状态参数的变化，并也分析和讨论了光纤传感器埋入混凝土结构的方法及原理，同时对埋入光纤传感器的混凝土棱柱内件作了实验研究，实验结果表明，光纤传感器的输出变化能反映结构内部应变及裂缝等状态的变化情况。     

基于改进YOLOv5和DBSCAN聚类的变电站压板识别方法

本文提出了一种基于改进YOLOv5和DBSCN聚类方法的变电站压板智能识别方法,旨在实现压板开关状态的智能监控和高效管理。针对压板开关目标较小、分布密集的特点,对原生YOLOv5网络进行改进,增加检测头以提升小目标检测能力,并采用EIOU损失函数优化目标框定位精度。结合DBSCAN聚类方法,对检测出的目标框中心点进行聚类,并根据相对位置排列每个压板的目标框。通过比对“四表一指南”中的开合状态,实现所有压板开关的智能比对,该方法可提高监控准确性和管理效率,降低人工干预成本,为电力系统的安全稳定运行提供有力支持。     

一种基于串行通信的设备联机状态检测方法

本文解决了基于串行通信的主控设备与被控设备之间的联机状态检测问题。利用定时器不断发送联机指令的方法,提出了一套联机状态检测的逻辑算法。该方法可在较短时间内(两秒)有效检测联机状态,这对于对联机状态要求苛刻的工业控制系统有着重要意义。     

基于YOLOv3的二次设备保护压板状态图像识别

目前,变电设备信息化程度不断提高,对二次设备各模块提出更高的数字化要求。为解决二次设备压板状态人工识别程序繁杂、耗时长、容易出错等问题,提高压板巡视效率,维护二次设备安全稳定运行,本文通过研究比对机器学习算法和深度学习目标检测算法等方法的难易程度和准确率等因素,最终选择YOLOv3算法。将压板标准态文档转换成JSON数据后,使用基于imageNET的YOLOv3-Darknet-53预训练模型,导入压板开关图像样本集。使用LabelImg标注样本集后,进行深度学习得出训练后模型,运用该模型得到现场压板图识别数据,将标准态数据与实际图片数据对比绘制图形,实现压板开关状态准确识别和标注。结果表明,压板开关位置、开关状态识别成功率达到99%,有效地提升了压板巡视工作效率和准确度,极大地提高了二次设备数字化水平。     

110kV智能变电站继电保护装置的实施及测试检验

结合智能变电站的实际工作状况,介绍110kV智能变电站继电保护装置的实施及测试检验.     

变电站6kV刀闸状态监控研究分析

为了准确有效监控刀闸的分合闸状态,提出在6kV刀闸操作连杆上加装2个行程开关,再辅助有2个灯光回路,提示现场操作人员,最后将刀闸状态量传输到后台微机,以便值班员监察刀闸运行状态。     

NSA3142A电机差动保护在变电所中的应用

以南京电研的NSA3142A保护装置为例,介绍差动保护装置的调试内容、步骤、方法及如何判断试验结果的正确性。     

一种基于K-Means分类的状态机车辆检测算法

地磁车辆检测器是一种基于车辆对地球磁场的扰动效应实现的交通信息采集设备。目前基于地磁传感器的车辆检测算法主要有状态机检测算法及自适应阑值算法,但是基线漂移、阅值选取等因素对算法的检测精度有很大影响。结合车辆地磁响应信号的具体特征,提出一种基于K—Means分类的状态机车辆检测算法,将车辆地磁响应信号先进行K—Means分类,解决了现有算法阈值选取困难的问题,将分类后的信号输入状态机判别,解决了慢速车和长型车易被误判的问题。实验结果表明,该算法具有很高的检测准确率,且鲁棒性好。     

一种面向模糊测试的GUI程序空转状态实时检测方法

针对当前Windows下GUI软件模糊测试过程中由于进入空转状态时刻判断不准确导致的测试效率降低的问题,本文利用自然语言处理方法的在函数执行迹的基础上来解决空转状态识别问题.论文首先分析了传统程序分析方法在空转状态判断上遇到的困难,提出了基于Bi-Gram模型以及统计分析的空转状态识别方法.通过Bi-Gram算法将程序函数执行迹转换为概率特征序列;利用空转状态在特征序列中的方差特征将空转状态特征序列从程序特征序列中分离,在此基础上进一步提取空转状态特征并实现空转状态实时检测算法.通过对典型源码与二进制软件程序的实验测试表明,本方法在效率和准确性上较传统方法上更优,能支撑对GUI程序模糊测试的需求.     

一种车牌图像校正新方法

因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法:首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集;再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数;最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验结果表明,该方法简便实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强。     

基于波峰合并算法的汽车牌照定位方法

以实现汽车牌照的准确定位为目标,在充分利用牌照图像纹理特征和投影特征的基础上,提出一种基于投影波峰合并算法的车牌定位方法,并在VC 环境下编程实现,算法具有直观、流程简单的特点.经对实际采集的多幅图像进行处理后,证明这种方法简单、高效、定位准确.     

基于CNN彩色图像边缘检测的车牌定位方法

针对现有车牌定位算法准确率不高、步骤多和速度慢等问题, 提出一种彩色图像车牌定位方法(License plate locating based on CNN color edge detection, LPLCCED). 首先利用细胞神经网络(Cell neural network, CNN)模型导出一种与车牌颜色特征相结合的车牌定位专用边缘检测算法, 将车牌的颜色对约束条件融合到边缘检测算法中, 本文专用边缘检测算法可以大大缩小车牌初步定位的范围. 接下来提出一种针对车牌特征的边缘滤波算法, 最后根据车牌结构和纹理特征对候选区域进行判别验证. 该流程的各个环节都可以通过硬件实现, 为面向智能交通领域的实时车牌识别系统的前期车牌定位处理提供了依据.     

一种新的汽车牌照快速定位方法

选取具有很强稳定性和可识别性的车牌纹理特征，提出了一种快速的汽车牌照定位方法。该方法首先利用车牌的粗纹理特征，通过高通能量滤波进行初步定位；再基于细纹理特征，通过提取候选区域小波纹理信息结合数学形态学和投影法进行准确定位；最后跟据车牌的颜色和纹理均匀性对定位结果进行修正。实验结果表明该方法分割定位迅速，定位准确率高。     

一种Web应用的状态测试方法

Web应用相对于传统的应用程序具有自身的特点,对软件测试提出了新的要求。文章从状态测试的角度讨论对Web应用的测试问题。文章在研究Web应用体系结构的基础上给出了一个Web应用程序的定义,随后结合一个Web应用程序的例子详细讨论了状态测试的方法以及在Web测试上的应用。