基于改进RetinaNet算法的输电线路电力器件及异常目标检测

根据电力作业场景的实际需求,针对电力设备可能存在遮挡和检测目标较小、难以识别等问题,采用自适应样本选择方法中的样本分配策略来解决设备遮挡问题。同时,采用CIoU损失函数克服小目标识别困难问题,进一步提高检测准确性。此外,通过数据增强方法增加算法的鲁棒性,优化检测效果。理论和实践结果均显示,该优化后的算法能够显著提高输电线路电力器件及异常目标的检测准确性,从而实现对输电线路电力器件及异常目标的有效检测。     

面向医药生产的智能机器人及其关键技术研究综述

医药行业是国计民生的基础,制药业的发展对国民经济和人民生命安全具有重大意义。随着人工智能等技术的发展与成熟,智能机器人在医药生产行业得到了广泛应用。智能机器人的出现使得医药生产在生产效率和质量上实现了新的突破,但也面临不少问题与挑战。鉴于此,综述了智能机器人在医药生产中的最新研究,首先对医药生产中常见的智能机器人以及其在应用时面临的挑战进行了概述,包括无菌制药机器人、灌装密封系统、质量检测机器人、智能搬运机器人等。其次,针对面向医药生产的智能机器人目前所面临的挑战,对基于多源信息感知的控制、人机交互、柔性抓取、瓶口定位、质量检测、路径规划、任务调度等关键技术进行了总结分析。最后,对面向医药生产的智能机器人的未来发展趋势进行了展望。     

电力巡检机器人路径规划技术及应用综述

电力巡检是保障电力设备安全与稳定的关键.传统的巡检方式以人工为主,其高风险、低效率、易漏检的缺点难以满足电力巡检要求,将机器人应用于电力巡检具有安全高效、自主分析、智能决策的优势.路径规划技术通过求解巡检路线以实现遍历巡检与自主避障,是电力巡检机器人的关键技术之一.对此,首先分析不同电力场景的巡检内容与要求;然后,综述电力单体巡检机器人路径规划技术与协同巡检机器人路径规划技术,并总结电力巡检机器人路径规划技术在发电站、变电站以及输电线路场景下的应用效果;最后,对电力巡检机器人路径规划关键技术进行展望,即未来电力巡检机器人路径规划技术将向着多源异构信息融合、深度强化学习以及云边端协同路径规划方向发展.