排序方式: 共有40条查询结果,搜索用时 15 毫秒
11.
传统架空输电线路绝缘子缺陷检测一般通过人工巡检方式进行。架空输电线路的数量增长使巡检规模更加庞大、巡检环境更加复杂,放大了传统绝缘子缺陷检测方法人力成本高、检测效率低的不足。无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)等新型巡线方式依靠深度学习目标检测算法识别架空输电线路绝缘子缺陷,能够有效应对人工巡检的不足,是绝缘子缺陷检测的发展趋势。鉴于此,围绕架空输电线路绝缘子缺陷检测场景,首先梳理常用的深度学习目标检测算法,比较不同算法的检测策略、检测精度与检测速度;然后结合云–边–端协同架构说明算法的改进需求与相应改进方法;最后针对现有绝缘子检测方面的不足,展望了输电线路绝缘子中多类型缺陷的识别问题,并在这一研究趋势下进一步探讨了模型边缘端轻量化与针对小样本数据下的算法研究价值。 相似文献
12.
13.
14.
近几年来,随着光纤通信网络窃听技术的发展,光纤通信安全性面临着新的挑战。一些光纤通信窃听技术以其隐蔽性特征而不能被检测到,因此研究光纤通信窃听技术及其防御措施是十分必要的。本文总结了近几年国际上光纤通信网络遭到窃听的案例,介绍了侵入式和非侵入式光纤窃听方法,分析了光纤通信网络安全的普遍误区,最后提出了防御光纤窃听的有效措施。 相似文献
15.
运维人员正确的安全穿戴是确保电力作业安全的重要措施,计算机视觉深度学习算法为电力作业安全穿戴监管提供了一种新的手段。Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)是一种有效的目标检测方法,在其基础上进行改进,首先以轻量级卷积神经网络EfficientNetV2(efficient network version 2)作为Faster RCNN的骨干,均衡提升算法的检测精度与速度;然后,在RPN(region proposal network)前引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module)进一步提升检测精度。结合实际电力作业安全穿戴检测场景对该方法进行测试实验,结果表明,相对目前以VGG-16(visual geometry group-16)、ResNet-50(residual network-50)为骨干的Faster R-CNN算法而言,改进Faster R-CNN算法的检测精度和速度均得到提高,其平均精度均值(mean average precis... 相似文献
16.
17.
18.
19.
溶剂热法因具有操作简单、封闭体系易于控制等特点已然成为目前实验室制备富锂正极材料的一种高效方法。目前报导的实验室制法往往在低浓度下进行,限制了实际生产需求。高浓度下利用溶剂热法制备优良性能的富锂正极材料得到了实现,同时利用扫描电子显微镜、透射电子显微镜、能谱分析、激光粒度分析和恒电流充放电测试等研究了不同浓度对其结构和电化学性能的影响。结果表明:乙酸锂浓度为1.0 M时制备的材料具有良好的六边形结构,粒径小,分布均匀,0.1C时放电比容量高达296.1mA·h/g。50次循环后,库仑效率仍保持在97%以上。 相似文献
20.