基于机器学习图像识别分类的无人机电力巡检方法

为了提高无人机电力巡检的效果,设计一个基于机器学习图像识别分类的无人机电力巡检方法。设计巡检流程,控制无人机航迹,获得巡检图像,对图像灰度化处理及增强处理,采用去噪方法去除图像中的噪声,提取图像的局部纹理特征和尺度不变换特征,采用高斯金字塔确定极值点,提取到图像关键点,在此基础上,采用机器学习中的支持向量机方法对图像分类与融合,将处理后的数据作为输入层,采用人工神经网络不断计算,输出巡检结果,以此完成基于机器学习图像识别分类的无人机电力巡检。实验结果表明,所研究的电力巡检方法能够获得非常清晰的巡检图像,并在多个电网绝缘子识别上,具有较高的识别准确性,在电线缺陷上,漏检数量较少,有效提高了无人机电力巡检效果,满足方法的设计需求。     

基于数据中台的智能标签关键技术研究与应用

随着数字化转型浪潮的来临,标签在企业生产中的作用越发重要,但在日益增长的业务需求中,传统标签构建方法暴露出了诸多问题.介绍了基于数据中台建设智能标签的研究和设计方法,包括对现存问题的描述、智能标签的设计及智能标签的展望.基于数据中台所带来的优势,设计构建智能标签的建设方案,能为企业建设智能标签及数字化转型提供相应思路.     

新龙矿业公司极破碎难采矿体采矿方法优化研究

新龙矿业公司的金锑矿脉属于破碎带型矿床,矿岩松散破碎,开采难度大。应用突变评价理论选择下向分层进路胶结充填采矿法为该矿最佳采矿方法,该采矿技术现已在该矿应用,预期效果良好,可为类似矿山的开采提供借鉴。     

锂离子电池贮存特性研究

考察不同开路电压的锂离子电池在65℃高温条件贮存不同周期后的性能变化情况。结果表明,充电至截止电压4.0 V组电池65℃贮存64 d后,性能稳定,常温容量保持率达88.37%。据此推算锂电池常温开路贮存,平均年自放电率1.43%。     

抗体工程化微型机器人清除水中新型冠状病毒的研究

由于严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2型(简称“新型冠状病毒”)(SARS-CoV-2)可在水中保持长时间的稳定性和高度传染性,因此,清除水中的新型冠状病毒成为遏制及阻断其传播的重要途径。该研究采用“点击化学”反应将新型冠状病毒S蛋白的中和抗体P2C-1F11修饰在具有自驱动特性的枯草芽孢杆菌表面,构建了一种抗体工程化微型机器人(antibody functionalized bacteria microrobot,AB-robot)。AB-robot通过P2C-1F11对新型冠状病毒S蛋白的高效靶向作用,对水中新型冠状病毒进行捕获和清除。结果表明,AB-robot在饮用水和自来水等水介质中展示了快速的自驱动能力。以新型冠状病毒假病毒为病毒污染物模型,使用AB-robot后,水介质中病毒清除率高达95%。扫描电镜表征结果显示,AB-robot表面结合了大量的病毒颗粒,进一步表明AB-robot能高效捕获病毒。综上,AB-robot的快速运动和病毒靶向性能促进了其对新型冠状病毒假病毒的即时捕获和高效清除,对防止和阻断水中新型冠状病毒的传播具有重要应用价值。     

带端导叶平面叶栅流动结构与性能的数值研究

以NACA65叶型为基础,构造出平面叶栅端导叶的流动分析模型,研究了在不同间隙尺寸条件下等宽度端导叶的安装位置对叶栅性能的作用.计算结果表明,端导叶在叶片吸力面侧安装时,叶栅性能最佳.其次,对应某一个端导叶条件,存在一个最佳的间隙大小.     

双模式盾构TBM模式转EPB模式施工技术

深圳地铁13号线留仙洞站-白芒站区间工程施工采用4台双模式(TBM/EPB)盾构,通过了解TBM和EPB两种模式下盾构出渣的差异,介绍盾构TBM模式转换为EPB模式的施工流程,为双模式盾构模式转换施工提供参考。     

从《云南映象》看中国民间乐舞的文化价值

民间歌舞集<云南映象>是母体(原生态)乐舞,母体乐舞是传统文化的组成部分,是中国传统文化发展的源泉.     

基于图像的自动驾驶3D目标检测综述——基准、制约因素和误差分析

从高分辨率图像中获取周边目标的精准3D位置和尺寸信息是实现自动驾驶控制和行为决策的基础,因此基于图像的3D目标检测是自动驾驶领域中的研究热点。已有学者对该领域方法论及成果进行了比较详细的综述,但对于导致现有方法检测精度不尽如意的制约因素未能进行深入系统的分析。考虑自动驾驶领域在工程应用方面的要求高,且现有方法以数据驱动类型为主,本文从常用数据集和评价基准、数据影响、方法论的制约因素和误差等角度,对学术界和产业界在3D目标检测方面的研究成果及行业应用进行较为系统的阐述。首先,从学术界探索成果以及自动驾驶行业的应用角度进行概要介绍。然后,从数据采集设备、数据精度和标注信息3方面详细分析总结了KITTI等4个通用数据集,并对这些数据集提出的主要评价指标进行对比分析。接着,从数据和方法论方面分析制约算法性能的主要因素及由此造成的误差影响。在数据方面,制约因素主要是数据精度、样本差异、标注数据量和标注规范;在方法论方面,制约因素主要包括先验几何关系、深度预测误差和数据模态等。最后,对国内外研究现状进行总结,并在数据集、评价指标和目标深度预测等方面提出了未来需要重点关注的研究方向。     

垂直环管内旋流换热与流动的数值模拟研究

基于垂直环管内旋流对流动边界层的扰动机理,采用数值模拟的方法研究了叶片角度、雷诺数以及进口水温对管内换热以及流动特性的影响,揭示了重力对环管内旋流流动的内在影响机制。结果表明：与水平环管相比,垂直环管的综合换热性能变化平缓,主要受到重力对压降的影响;与雷诺数相比,叶片角度对流场以及温度场的影响最显著;在雷诺数小于15 000,叶片角度为30°时管内的换热性能最佳。