【摘 要】
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针对目前电力设备监测主要依靠传统的经典神经网络自动化监测方式,准确率低且难以挖掘图像的深层信息,设计了基于SE-Attention(squeeze excitation attention)图像识别模型的电力设备监测系统。在卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)基础上,结合SE-Net(squeeze excitation network)网络提取图像局部
【机 构】
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海南电网有限责任公司信息通信分公司,四川大学机械工程学院
【基金项目】
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海南省自然科学基金(20190704)。
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针对目前电力设备监测主要依靠传统的经典神经网络自动化监测方式,准确率低且难以挖掘图像的深层信息,设计了基于SE-Attention(squeeze excitation attention)图像识别模型的电力设备监测系统。在卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)基础上,结合SE-Net(squeeze excitation network)网络提取图像局部特征,采用深度学习中的行注意力机制、列注意力机制和通道注意力机制增加局部故障信息的权重,挖掘深层信息,提
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污染溯源是环境治理的基础。为厘清太湖主要入湖河流-社渎港的污染来源情况,利用遥感监测同步性较好的优点,开展污染溯源监测研究。结果表明:社渎港沿线污染源集中分布特征明显;邻近社渎港的鱼塘水体中的TN、TP、NH3—N和COD_(Mn)浓度均显著高于社渎港;沿河道水流方向,人类活动较强的工厂区和居民区河段水体主要水质指标均显著高于农田区河段,凸显人类生产、生活对河道水质的潜在影响。遥感解译结果还显示,
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2
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