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电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障,应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术,结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务,结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块,提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型(SA-Unet)。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略(Stage input fusion strategy, SIFS),充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块(Stage attention module,SAM)聚焦电力线特征,从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明,该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。 相似文献
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以1/4简构车辆和含阻尼简支梁桥为对象,建立可描述跳车冲击过程的车桥耦合振动分析模型。采用Newmark-β积分法获得车桥耦合系统振动响应的数值解。在不同高度、不同跳车位置以及不同车速等工况下,重点讨论跳车冲击过程中桥梁竖向动态位移响应的表现特征。数值分析表明:在文中考虑的跳车冲击工况下,桥梁竖向动态位移存在显著差异;不同跳车高度对动态位移峰值影响很小;不同跳车位置时的竖向动态位移表现各有不同,靠近跨中处,在桥梁前半跨发生跳车冲击对桥梁竖向动态位移值的影响明显大于后半跨,远离跨中处,桥梁前半跨动态位移值与后半跨相近,且最大竖向动态位移表现出滞后特征;不同车速对桥梁竖向位移值影响不同。 相似文献
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针对线路单端电流行波故障测距因波头标定困难所导致的测距可靠性不高、难自动执行等不足,提出基于历史数据进行案例推理的经验学习式改进思路。首先分析线路故障实录行波的形态特征和影响故障距离折算的因素。针对故障的复发性和多厂家、跨平台、不同电压等级线路故障波形的相似性,对测距过程中的波头标定和距离折算2个关键阶段进行参数化、案例化描述,根据相应特征属性于历史案例库搜索最相近样本进行算法参数复用从而实现智能测距。该方法能够对复发性故障实现测距结论复用,能够对高相似度故障样本实现测距方法复用,测距效果随历史故障样本积累而提升。不同厂家行波装置获得的大量故障实录数据表明该方法可行、有效。 相似文献
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利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献
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首先基于弹性波在杆中的传播理论,求解了单根钢丝的理论频散曲线和频率波数曲线。其次,以桥梁缆索中常见的七根钢丝束的接触模型为研究对象,在两个不同工况下进一步开展了多点激发的激光超声试验。其结果表明,弹性波在单根钢丝中传播的理论解依然可以用来解释声发射信号在七根钢丝束中传播的基本模态,这可以为桥梁实索的声发射监测提供参考。 相似文献
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