排序方式: 共有30条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
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
2.
对于用十二烷基硫醇包覆的金纳米微粒,用Langmuir-Blodgett(LB)技术制备了二维金纳米微粒有序阵列.在单纯的硫醇包覆的金纳米微粒形成的LB膜中,由于硫醇分子之间的疏水相互作用,容易导致金纳米微粒的自组织而在LB膜中形成缺陷.为了改善金纳米微粒的成膜性能和提高金纳米微粒阵列的有序性,正十二醇作为添加剂和润滑剂加入到金纳米微粒的氯仿溶液中与金纳米微粒一起形成LB膜.用透射电子显微镜对金纳米微粒的二维阵列进行了表征.结果表明,正十二醇的加入可以有效地减少用LB技术制备的二维金纳米微粒阵列中的缺陷,提高金纳米微粒阵列的有序性. 相似文献
3.
PDMS真空紫外光表面亲水改性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
PDMS用作人体植入材料和医疗制品已获得广泛应用,但疏水性表面会降低其生物相容性并引起并发症,而亲水改性后的表面,亲水性也会逐渐变差.采用172 nm真空紫外光对PDMS进行表面亲水改性处理后,亲水性在较长时间内得以保持.用红外光谱、X射线光电子能谱和水接触角测试对改性前后材料表面化学组成和亲水性变化进行检测,结果表明:真空紫外光照后,PDMS表面由疏水性转变为亲水性,且表面形成的类玻璃物质大大延缓了其疏水性的恢复. 相似文献
4.
螺旋藻综合利用工艺研究 总被引:1,自引:0,他引:1
螺旋藻经过超低温和超声波振荡处理,植物细胞壁破裂而释放出相关物质,经分离处理得到天然食用藻蓝素和口感良好的植物蛋白及其他多种有用物质。为螺旋藻食品深加工获取高附加值进行探索。 相似文献
5.
蔬菜种子在沼液中发芽的研究 总被引:6,自引:0,他引:6
文章报道了沼液对油菜、辣椒、白菜、韭菜、生菜和番茄六种蔬菜种子发芽的影响研究。结果表明,较低浓度的沼液可以促进蔬菜种子的发芽,有利于牙的生长,提高秧苗素质,芽表现出茎高、叶宽、茎粗、根长和根数多等特点;较高浓度的沼液则抑制蔬菜种子的发芽与牙的生长,在100%沼液中,番茄、生菜、韭菜和白菜种子完全不能发芽。发芽适宜浓度为:油菜、辣椒和番茄种子低于30%,生菜和韭菜种子低于205,白菜种子则低于10%,沼液浓度高于70%时,对蔬菜种子发芽均发现出明显的抑制作用。 相似文献
6.
7.
基于梯度提升回归树算法探讨适用于体检人群心理健康测评场景的动态SCL-90简化方案,利用梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Tree,GBRT)算法训练2982条体检中心的测评数据,建立题组模型并进行题组间与组内简化,将简化结果与真实测评结果进行对比验证。题组预测的允许误差值设为0.5时,可删减10个题组中的7个题组,预测准确率介于75.9%~81.3%,组内题目验证的敏感度和特异度均达到80%时,每个题组内可以从6~13个题目减少为3~7个。研究结果表明,使用梯度提升回归树算法能在保证准确率的情况下删减部分题目,得到的动态简化量表由于题量动态缩减,减少了测评时间,更适用于体检场景。 相似文献
8.
本文简单介绍了光衰减器的衰减原理,重点介绍了对光衰减器校准技术的研究,通过对校准仪器和校准方法的改进,有效的提高了光衰减器的准确度等相关指标。 相似文献
9.
近年来,金属配合物与DNA键合的研究以及引起的生物效应的研究受到十分重视。顺铂,碳铂与DNA的共价键合,以及由此引起的DNA构象变化的研究已成为弄清它们抗癌作用机理的焦点。80年代中期以来,Barton等人又发现含平面芳香配体的手性八面体构型的配合物对DNA双螺旋体的键合具有立体选择性,并将手性[Ru(Phen)_3]~(3+)发展成为识别B型和Z型DNA的探针。最近他们还发现[Rh(Phen)_2Phi]~(3+)(Phi=9,10-Phenanthre- 相似文献
10.
根据聚丁二烯的在其玻璃化转变Tg≈178K附近的比热,研究其在驰豫过程中释放能量△Q随其物理老化时间Tw的关系,发现△Q(Tw)满足Kohlrausc-Williams-Watts关系:△Q=Q0(1-exp[-(tw/τ)^β,其中Q0=2.31J.^-1;τ=93min;β=0.60。同时结合聚丁二烯的微观结构用分维时间模型解释了实验结果。 相似文献