变电站机器人自动巡检中的刀闸开合状态分析

针对人工刀闸巡检主观性强、费时费力等弊端,提出一种可应用于机器人巡检的刀闸开合状态分析方法。该方法分别提取了模板图像和巡检图像的SURF特征点和特征向量,并基于最近邻匹配和随机抽样一致性(RANSAC)算法完成了巡检和模板图像的匹配与配准;然后根据模板图像上的刀闸位置信息获得配准后巡检图像的刀闸区域;接着采用Canny算法对刀闸区域进行边缘检测,并利用概率Hough直线检测算法提取边缘直线;最后根据刀闸左右两臂的直线斜率差来判断刀闸的开合状态。实验结果表明该方法对于巡检和模板图像的匹配与配准都均有较高的准确度,并能精确描述出刀闸的开合程度。     

基于堆叠稀疏自动编码器的手写数字分类

将稀疏自动编码器(Sparse Autoencoder,SAE)模型应用于数字识别中,并通过多个稀疏自动编码器的堆叠构建了深度网络,采用非监督贪婪逐层训练算法(Greedy Layer-Wise Unsupervised Learning Algorithm)初始化网络权重,使用反向传播算法优化网络参数。利用堆叠稀疏自动编码器学习数字图像的特征,使用softmax分类器进行数字分类。经实验证明,与其它浅层学习模型对比,深度网络不仅进一步学习了数据的高层特征,同时还降低了特征维数,提高了分类器的分类精度,最终改善了手写数字的分类效果。     

基于重构误差的地下电缆管道异常检测方法

针对地下电缆管道异常图像样本数量稀少、异常检测难度大等问题，提出一种基于重构误差的地下电缆管道异常检测方法。该方法构建了基于编解码器结构的异常检测模型，将卷积注意力模块(CBAM)嵌入编解码器之间以增强网络的特征提取能力，同时，在编解码器之间使用残差连接，以增强模型对图像细节的重建能力。在训练阶段引入伪随机异常模块，提高模型对异常区域的映射重建能力。实验结果表明，所提方法在公开数据集MVTec上的图像级和与像素级的平均AUROC分别为97.2%和95.9%,在自建数据集WEN＿piple上的图像级与像素级的平均AUROC分别为99.9%和97.3%。与其他9种异常检测方法相比所提方法能够有效地对电缆管道内的复杂异常情况进行精确的检测。     

放大电路输入,输出电阻的一种简化算法

介绍一种利用电阻“折合”的概念计算放大电路输入、输出电阻的简化计算方法。     

采用半导体致冷器件的便携式电子冷温箱

介绍了便携式电子冷温箱的工作原理，分析了它的开关电源电路。     

TEM数据采集系统中数字滤波器的设计

文中对瞬变电磁信号采集系统中数字滤波器的设计进行较为详细的讨论，并给出数值实例和程序运行结果。