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针对传统目标检测算法应用在无人机航拍图像上第三方施工目标检测和违章占压建筑检测的数据集少、检测率低等问题,提出基于Aerial-YOLOv2和迁移学习的航拍图像目标检测算法。首先,利用结合数据增强的迁移学习策略训练的网络来扩大数据集规模,并利用K均值聚类分析得到符合所提数据集特点的锚点框数量和尺寸;其次,通过自适应对比度增强的方法对图像进行预处理;最后,提出改进卷积模块替代YOLOv2中的卷积块并结合特征融合的多尺度预测方式进行目标检测。用不同的算法和训练策略在无人机航拍图像上进行对比实验,实验结果表明,Aerial-YOLOv2算法结合多种训练策略后,其准确率、召回率分别能达到95%、91%,每张图像检测时间为14 ms。由此可知,该算法适用于无人机航拍图像第三方施工目标及违章占压建筑的智能检测。 相似文献
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天然气管道发生泄漏扩散容易引发火灾和爆炸等严重后果,实时计算天然气管道泄漏扩散并预测燃爆危害区域具有重要意义。考虑风速等影响,对高斯烟羽模型进行了修正,基于该模型能够快速计算得到天然气扩散浓度场,比较结果显示,修正后的高斯烟羽模型其计算精度明显优于未修正的高斯模型;进一步研究了天然气火灾和爆炸的伤害效应计算方法,开发了天然气管道火灾和爆炸伤害分析系统,该分析系统的建立有利于指导在事故抢险救援过程中及时准确地划定安全距离,确定危险区域半径,将事故引发的火灾或爆炸危害降到最低;最后,结合某工程实例,从爆炸冲击波危害和热辐射危害两个方面对所采用的模型进行了校核,结果表明,所采用的天然气管道泄漏扩散模型,火灾、爆炸计算模型和评价模型是有效的。 相似文献
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油气长输管道具有距离长、压力高、口径大、易燃易爆等特点,且管道周边环境复杂,开展油气长输管道风险评价的难度较高,需要耗费大量的时间、人力和物力。为提高管道风险评价的科学性和准确性,提高工作效率,减少主观因素对油气管道风险评价的影响,以浙江省级天然气管道为例,将危害管道安全运行的因素主要分成腐蚀、制造与施工缺陷、第三方损坏和地质灾害四大类,共计59种属性数据。通过对肯特法进行优化和改进,建立基于59种管道失效数据和10种后果数据的半定量风险评价模型。利用自主开发的管道智能风险评价系统对浙江省天然气管道进行智能风险评价和系统分析,计算出各段管道的失效可能性和失效后果,其中第三方损坏和制造与施工缺陷是管道失效的主要因素。该研究对于油气长输管道的安全运行和风险管理具有借鉴意义。 相似文献
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本文阐述了美国PPC公司生产的杭热循环流化床锅炉飞灰及床渣输送控制系统与布袋除尘器吹扫的程控逻辑设计,同时对该系统调试中涉及到设计的几个问题进行分析。 相似文献
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