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随着牵引变电所数量逐年增加,人工巡检逐渐被无人值守代替,基于深度学习的目标检测算法被更多的应用到电力设备智能巡检中。但是在实际应用中发现,由于待检测目标较小,当拍摄角度倾斜并且光线条件差时,深度学习模型的准确率会降低,这是因为算法的鲁棒性低,出现与样本中的角度或者光照差异大时会严重影响模型的检测能力。基于此,对YOLOv3算法中的特征融合部分及损失函数和锚框的大小的选取进行改进,利用改进后的ASF
汽轮机危急跳闸系统(ETS)是汽轮机保护最重要的一环,它是汽轮机电跳闸的出口,其运行安全与否直接影响到汽轮机的安全运行。大多电厂的ETS系统采用PLC控制器,独立于DCS系统之外
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以成都轨道交通6号线玉双路站—牛王庙站区间双线隧道近距离下穿运营2号线,同时进行盾构接收施工工程为背景,阐述盾构下穿前、中、后以及接收施工阶段的大管棚支护、多重注浆