【摘 要】
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管线阀门渗漏检测技术,最早是石油化工行业中对输油管道进行检测的方法,目前主流的管线阀门渗漏检测方法是借用第三方传感器结合人工观察实现的检测方法,鲜有通过视频图像来检测管线阀门渗漏情况的实现方法。在水电站等工业环境中,水电站人工巡检是保障管线阀门安全运行的重要手段,人工巡检会耗费大量人力和时间,并且巡检质量不高,仍然存在漏检,错检的现象。为了能够更好的检测管线阀门渗漏问题,从而更好的保障水电站的安全
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管线阀门渗漏检测技术,最早是石油化工行业中对输油管道进行检测的方法,目前主流的管线阀门渗漏检测方法是借用第三方传感器结合人工观察实现的检测方法,鲜有通过视频图像来检测管线阀门渗漏情况的实现方法。在水电站等工业环境中,水电站人工巡检是保障管线阀门安全运行的重要手段,人工巡检会耗费大量人力和时间,并且巡检质量不高,仍然存在漏检,错检的现象。为了能够更好的检测管线阀门渗漏问题,从而更好的保障水电站的安全,本文从理论结合实际应用场景出发,针对当前水电站机房为主的室内稳定环境,通过视频图像对管线阀门渗漏检测技
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近年来,变化检测已成为地球观测领域的热门研究问题之一,在例如灾情评估、生态环境检测、城市发展规划以及地图修正等各种实际应用中都有着非常重要的作用。所以本文研究利用高分辨率遥感影像快速准确的识别变化信息,对于实际生产生活具有重大的意义。随着航天技术及信息技术的快速发展,遥感影像正在逐渐向高分辨率,高光谱及海量数据的方向发展,这给传统的遥感影像变化检测带来了一些问题。高光谱、高分辨率数据导致对于特定目
三氧化钨(WO_3)、二氧化钛(TiO_2)、氧化钼(MoO_3)、氧化钒(V_2O_5)、氧化钽(Ta_2O_5)等作为常用的过渡金属氧化物(TMO)材料,其电致变色性能已被广泛研究。但这几种金属氧化物材料在电致变色性能方面各有优缺点,因此通过结构复合的方式来实现性能互补是一种提升电致变色性能的有效途径。另外,纯TMO电致变色薄膜通常具有紧凑的物理结构与平滑的表面形貌,从而降低其离子扩散效率,其
随着全球温室化效应及环境污染的持续加剧,世界各地的极端恶劣气候频发,所引起的自然灾害为人类造成的巨大的经济财产损失。遥感卫星一般运行于地球同步轨道,因此能够提供大尺度、多时相的对地监测信息,已广泛应用于自然灾害的损失评估领域。特别是随着深度学习技术的不断发展,以神经网络为代表的深度学习方法已成功地应用于遥感图像的处理与识别任务。这些方法大多假设模型在训练和测试过程中,每条数据都有唯一确定的类别标签
随着遥感影像获取的越发方便,其处理与分析的应用需求也越来越多,而遥感影像的路网提取是其中最重要的应用之一。传统的路网提取利用路网的几何特征进行数学分析,局限性很大且离人类水平相差较远。随着深度学习的日趋成熟,使用深度学习算法对遥感影像进行路网提取逐渐变为了主流。路网提取在深度学习中属于语义分割任务,而以往的语义分割模型缺少对遥感影像中路网的几何特征以及小样本数据集的问题的考虑,本文基于U-Net架
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OTFT器件中薄膜或纳米结构的有机半导体的使用有利于分析物的快速捕获、扩散和去除,可以将化学或物理反应直接转换成易于读取的电信号,进而进行检测与分析,成为快速响应/恢复的高性能传感器。本文基于P3HT-OTFT器件进行了电学性能与气敏特性的研究。同时,基于前人的工作,将缩合反应得到的自主装小分子4-((1,3-dioxo-1,3-dihydro-2H-inden-2-ylidene)methyl)