【摘 要】
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红外热像仪具有高精度、非接触等特点,在电力系统设备检测中得到了广泛的应用。检测热图像中的设备是自动检测和诊断的基础。为此,本文提出了一种基于深度学习的设备元件实时检测方法,采用一个深度卷积神经网络来预测每个设备部件的坐标、方位角和类别类型。为了提高预测结果的准确性,在模型中加入了零件间方向一致性的先验知识。为了进行评价,构造了一个包含各种场景的大图像集,实验结果表明,该方法对噪声具有很强的鲁棒性,
【机 构】
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国网山西省电力公司,国网信通亿力科技有限责任公司
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红外热像仪具有高精度、非接触等特点,在电力系统设备检测中得到了广泛的应用。检测热图像中的设备是自动检测和诊断的基础。为此,本文提出了一种基于深度学习的设备元件实时检测方法,采用一个深度卷积神经网络来预测每个设备部件的坐标、方位角和类别类型。为了提高预测结果的准确性,在模型中加入了零件间方向一致性的先验知识。为了进行评价,构造了一个包含各种场景的大图像集,实验结果表明,该方法对噪声具有很强的鲁棒性,当过并集阈值为0.5时,平均精度达到93.7%。
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根据矢量衍射理论和部分相干理论,推导了部分相干圆偏振反常涡旋光束经过高数值孔径聚焦透镜后的光强表达式。详细讨论了入射光束参数以及聚焦透镜的数值孔径大小对光束紧聚
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