为了解决太阳能发电系统因集成度低、可靠性不强而导致发电效率低的问题,设计了一种基于物联网的太阳能发电监控系统。该系统以NB-IoT技术为基础,通过对光伏阵列、蓄电池以及负载端的电压电流进行监控,实现对当前发电系统效率值的判断。实验结果表明,该系统可以实现对各个环节进行监控的目的,同时能够很好地判断当前发电系统的效率值,从而实现对发电系统升级改造工作的推动。
针对环视鱼眼图像中目标几何畸变大导致建模难的问题,提出一种基于可变形卷积网络的实例分割方法,主要是在Mask R-CNN框架的基础上引入可变形卷积和可变形RoI Pooling(候选区域池化)来提升网络对几何畸变的建模能力.针对深度神经网络训练数据缺乏、易过拟合的问题,提出了基于多任务学习的训练方法.首先将现有的大规模普通图像数据集转换为鱼眼数据集来弥补训练数据不足的问题,然后采用多任务学习的训练
随着数据量爆炸性的增长与机器性能的不断提高,基于卷积神经网络的目标检测技术愈发火热。YOLO(You Only Look Once)是基于回归的卷积神经网络的目标检测方法,其被得到广泛使用。对于个人使用YOLO网络训练模型而言,若想达到目标检测的目的,就必须拥有大量有效的数据,因此数据的采集与预处理也就变得尤为重要。首先介绍卷积神经网络的构造与原理,再延伸至YOLO网络的特点分析,以课题组项目中扫