【摘 要】
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本文基于可见光机巡图像技术提出了电力设备杂草智能识别方法。以可见光无人机巡检图像内存在的杂草特征,与卷积神经网络相结合,切实解决图像内电力设备周围杂草识别等相关问题。以针对机巡图像增广数据,并引进区域生成网络,提取图像中的基础信息,再面向图像提取固定数量候选框的图像特征,与优化后图像分类网络相衔接,从而构成整体卷积神经网络模型,以智能识别电力设备周围存在的杂草。通过实验分析,结果表明,基于可见光机
【机 构】
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贵州电网有限责任公司电力科学研究院,贵州 贵阳 550002;苏州安软信息科技有限公司,江苏 太仓 215400
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本文基于可见光机巡图像技术提出了电力设备杂草智能识别方法。以可见光无人机巡检图像内存在的杂草特征,与卷积神经网络相结合,切实解决图像内电力设备周围杂草识别等相关问题。以针对机巡图像增广数据,并引进区域生成网络,提取图像中的基础信息,再面向图像提取固定数量候选框的图像特征,与优化后图像分类网络相衔接,从而构成整体卷积神经网络模型,以智能识别电力设备周围存在的杂草。通过实验分析,结果表明,基于可见光机巡图像技术的电力设备杂草智能识别方法准确率高达98.24%,而600×600的图像检测只需耗费约0.25
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对植物冠层的图像分割传统算法,不但运行效率太低,分割精度效果也不明显。本文采取自适应惯性权重及学习因子的方法对经典算法进行改进,对惯性权重和学习因子采用非线性对数调节方法,引入欧式距离、种群多样性方差及贝塔分布随机数改进了经典算法。解决植物冠层图像分割所存在的问题。通过实验看出,本文算法,不但确保种群的多样性,而且通过不断修正迭代过程在很大程度上提高了搜索速度。从而可以在图像分割上达到更快的速度及
化肥施用是农业生产中必不可少的一个环节,传统的中耕施肥机采用粗放型施肥方式,且多采用地轮驱动,易造成施肥量不足或过量施肥,导致经济效益下降和环境污染。针对这一问题,设计了一种低成本的中耕施肥机自动控制系统,该系统以STC89C52单片机为控制核心,采用步进电机驱动排肥机构,能够根据施肥处方图和接收到的GPS位置信息,得出施肥机所在位置的施肥量,进而根据施肥机实时行驶速度,控制步进电机转速和排肥器的
为提高医护人员交接班辅助信息化管理能力,提出基于电子信息化的医护人员交接班辅助系统设计方法,构建医护人员交接班辅助系统的总体构架.系统功能结构包括医护人员交接班的信息采集模块、参数信息融合模块、输出转换模块、AD模块、人机交互模块以及输出接口模块等.测试结果表明,设计的医护人员交接班辅助系统人机交互性较好,系统输出可靠性较高,在医护人员交接班辅助管理和医疗系统信息化建设中具有重要意义.
为了有效解决密林山区测绘高程相关问题,基于机载激光雷达(机载Lidar)技术穿透地表植被,进行密林山区点云数据采集,以点云滤波方式获取地表点高程数据信息,与既有RTK方式所采集高程数据对比分析综合精确度。通过实验分析,结果表明机载激光雷达在密林山区地表点测绘中具备较高密度与精确度,可在很大程度上满足密林山区地形测绘相关要求。
挖掘COPD诊断信息敏感数据时,在挖掘前未对COPD诊断信息敏感数据进行数据清洗,存在挖掘查全率低、效率低,错误数据检测率低的问题,对此,提出基于神经网络模型的COPD诊断信息敏感数据自动挖掘方法,采用无监督进步式学习算法对COPD诊断信息进行清洗,消除重复记录的数据;通过支持向量机构建COPD诊断信息敏感数据挖掘模型,以神经网络模型对COPD诊断信息敏感数据挖掘模型进行自动求解,实现COPD诊断信息敏感数据自动挖掘.实验结果表明,所提方法的查全率高、挖掘效率高、错误数据检测率高.
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