基于改进Faster R-CNN算法的绝缘子破损检测研究

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我国电网电力运输的迅猛发展对电网绝缘子的安全提出了更高的要求。为了应对日益复杂的变化和保障电力安全运输,需要提高绝缘子破损的检测能力。在我国,一般采用无人机对电网进行巡线检测,但由于绝缘子复杂多样的特性及拍摄条件的限制,经常出现漏检错检。针对目前绝缘子检测存在的问题,本文提出基于改进Faster R-CNN算法的绝缘子破损检测方法。针对传统Faster R-CNN算法对于绝缘子破损小目标检测精度低的问题,使用更深层次的残差神经网络Res Net-101作为特征提取网络,并引入改进特征金字塔,通过对多
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环境污染和能源短缺问题迫使人们寻找化石能源的替代品。氢气作为绿色能源具有能量密度高,污染小等特点,是理想的化石能源替代品。众所周知,氢化酶是自然界中催化产氢最高效的体系,主要结构由辅酶[4Fe4S]簇和催化中心[2Fe2S]簇组成,其中辅酶起到传递质子和电子提升产氢效率的作用。其他氧化还原酶大多有辅酶NADH的参与,NADH在酶促反应中起到转移质子电子的作用,实现高效且稳定的催化反应。近年来,模拟
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