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为有效解决巡检机器人视觉神经网络在车间精准目标检测实时性相关问题。文中以YOLOv4检测算法为基础框架,通过分析机器人在车间巡检时影响检测速度和精度等主要因素,引入应用深度可分离卷积的MobileNetV3轻量化特征提取网络,利用改进LYOLO的损失函数,构建了一种轻量化网络目标检测算法。实验结果表明:LYOLO算法网络参数量降至44.74 MB,平均检测精度可达93.6%,单张图片检测耗时为0.01 s,对巡检时的综合检测定位及检测实时性均获得较大提升。 相似文献
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特征提取是合成孔径雷达(SAR)目标识别的关键技术之一。本文将多流形学习方法—内蕴判别分析,应用于SAR图像特征提取并采用稀疏表示分类器(SRC)实现目标识别。内蕴鉴别分析可以充分发掘各类目标之间的类间和类内的差异特性,从而为SAR目标识别提供更强的鉴别力。稀疏表示分类器是一种稳健的SAR目标分类器,可以有效完成SAR目标识别任务。采用提出的方法对MSTAR数据集中10类目标进行了识别实验,并与已有的特征提取方法进行对比,结果表明了方法的有效性。 相似文献
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为了确定6N01-T5铝合金挤压型材焊接接头发生疲劳断裂的原因,对6N01-T5铝合金型材及其焊接接头分别进行了疲劳试验,获得了它们的S-N曲线及条件疲劳极限.分析了接头的显微组织与力学性能,并对疲劳断口进行分析,得到了6N01-T5铝合金焊接接头的疲劳断口特征.结果表明,接头显微组织为-αAl与-αAl和Mg2Si的伪共晶,主要缺欠为气孔;在热影响区与母材交界处存在一软化区,该软化区会引起静载断裂,但不是构件发生疲劳断裂的主要原因;位于焊缝表面焊接缺欠以及构件的表面状态是影响接头疲劳性能的主要原因. 相似文献
287.
干式变压器是一种重要的电力设备,广泛应用于电力系统和工业领域。传统的干式变压器故障检测方法主要依靠人工巡检和手动诊断,存在着准确性低、效率低、依赖性强等问题。随着机器学习技术的快速发展,基于机器学习的干式变压器故障识别方法逐渐得到了广泛应用。基于COMSOL Multiphysics软件的有限元分析方法,对干式变压器进行模型构建、网格划分和温度场仿真。使用仿真计算得到的数据进行机器学习训练集和测试集的制作。分析了机器学习多分类算法并对数据处理及分类准确率进行了比较分析。分析并研究了对支持向量机模型参数进行了遗传算法优化的故障识别方法,准确率可达96.00%,在对比传统支持向量机聚类方法上,准确率提高了11.63%。 相似文献
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