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数字式仪表常用于变电站、工厂等生产环境,是一种直观的设备监测仪器。然而当前数字式仪表的读取方式还依赖于人工巡检,手动记录等,这些传统的巡检方式来监测设备的运行状态大大降低了巡检效率。为了实现传统行业的数字化转型,本文提出基于轻量化深度学习的数字仪表识别方法,通过改进的YOLOv5的目标检测框架,针对数字仪表目标区域在整张图片大小不一致的情况,提出对于感兴趣区域(ROI)的迭代目标检测方法,首次检测将感兴趣区域进行检测并切割统一到相同的尺度,随后迭代检测网络针对感兴趣区域内的字符进行检测并分类,以达到精确读数的目的。为提升多尺度检测性能,本文采用Res2Net模块主干网络中的的残差模块。采用GIoU取代通用的IoU作为位置损失函数加速模型训练效果的收敛。实验表明,改进后的框架实现了99.62%的准确率和99.55%的召回率,相比基线网络分别提升了12.72%和5.85%。通过将框架在边缘计算平台上的终端部署,在实际生产中取代了人工巡检,实现了商业化运行。 相似文献
62.
为实现对车辆异常行为的准确识别,提高车辆行驶的安全性,提出了一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)、监督学习与长短期记忆(long short term memory, LSTM)深度学习的交通异常驾驶行为双层识别模型。首先,对车辆轨迹数据筛除和滤波,构建异常行为数据集;其次,从异常行为轨迹特征中提取出特定异常行为的特征标签,并人为标定在训练集中;再次,构建SVM模型对训练集进行粗识别,基于SVM的二分法原理,从测试集中筛选出异常行为;最后,通过LSTM时间序列模型构建具体种类的异常行为模型,并通过深度学习的方法,从异常行为数据中细分为蛇形驾驶、急速变向、侧滑、大半径转弯、快速U型转弯、急刹车等具体的异常驾驶行为。本次实验选用下一代仿真(next generation simulation, NGSIM)数据中US-101高速公路和peachtree城市道路的数据集的轨迹数据验证SVM和LSTM双层识别模型的性能,包括均方根误差、识别准确率等。结果表明,构建的双层识别模型在第一层有98%的识别准确率,第二层有超过80%的识别准确率,可以较为准确地识... 相似文献
63.
绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性. 相似文献
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66.
分析了BP网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法BPG,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施.计算机仿真结果表明:改进的BPG算法优于原BP算法. 相似文献
67.
68.
波面极大值处水质点水平速度的统计分布 总被引:2,自引:1,他引:1
管长龙 《青岛海洋大学学报(自然科学版)》1998,28(1):1-5
基于Longuet-Higgins提出的线性随机海浪模型,导出了波面极大值处水质点水平速度的统计分布,分布的形式类似于波面极大值的统计分布,其中引入了一个新的谱宽度参数εu为(1-m^23/m2m4)^1/2。当εu趋于零时,导出的分布函数为瑞利分布,当εu趋于1时,则为正态分布,在窄谱情形下εu趋于1/2ε其中ε为(1-m^22/m0m4)^1/2。为常用的谱宽度参量。 相似文献
69.
广义洛仑兹变换和超光速运动(I) 总被引:1,自引:0,他引:1
本篇引入的新的广义洛仑兹变换允许作v〉c和v≤c的协变换,有更高的时空对称性。这种变换保留相对论(除v〉c某些断言外)绝大多数有用结论,还预言超光速特有的某些性质。 相似文献
70.
基于语音识别的说话人身份辨识系统 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种在小字库孤立语音条件下,集成语音识别与说话人的识别技术,并进行说话人身份代码(密码)识别、认证.利用语音信号的短时分析技术进行孤立词的单元分割,采用临界带特征矢量作为语音信号特征,分析了经典语音识别算法——动态时间规整算法,提出了对语音模板各帧加权的改进方法.为提高识别响应速度,研究了多门限多轮次的判决方法,在增加多套模板、提高识别率的情况下,降低了系统的响应时间. 相似文献