【摘 要】
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针对电网线路存在倒杆、断杆现象以及现有技术巡检方式落后的问题,提出一种新型的电力杆塔状态评估方法,构建出能够实现电力杆塔位置定位的评估方法,并引入电力杆塔检测的YOLO-V4模型深度学习算法,该算法模型包括53个卷积层,具有大量的3*3、1*1的卷积核,该算法还具有Darknet-53特征提取网络、多尺度融合特征网等,通过评价函数对所应用的YOLO-V4目标检测网络的损失进行检测。试验表明,YOL
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20184286)。
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针对电网线路存在倒杆、断杆现象以及现有技术巡检方式落后的问题,提出一种新型的电力杆塔状态评估方法,构建出能够实现电力杆塔位置定位的评估方法,并引入电力杆塔检测的YOLO-V4模型深度学习算法,该算法模型包括53个卷积层,具有大量的3*3、1*1的卷积核,该算法还具有Darknet-53特征提取网络、多尺度融合特征网等,通过评价函数对所应用的YOLO-V4目标检测网络的损失进行检测。试验表明,YOLO-V4模型深度学习算法引入GIoU指标后,相比普通状况平均精度(AP)从97.12%提高到98.94%
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为了更宽的波长解调范围(几十nm)和更高的解调精度(pm级),提出了一种采用可调谐光纤法布里珀罗(FFP)扫描滤波器实现波长扫描,结合高稳定性波长标准具和阈值比较寻峰算法降低迟滞效应解调误差的快速光纤光栅波长解调方法,并完成了相应的解调系统设计。通过对所提出的解调方法的可行性及解调系统的测量性能进行实验验证,实验结果表明:该方法可准确解调光纤光栅波长,解调系统的测量标准差为3.7pm。
针对浮法玻璃生产过程中,因原料、燃料、工艺等差异而获得的玻璃本体中带有典型特征的端面条纹图像的问题,提出基于YOLOv3的玻璃条纹检测方法。采集玻璃成品的原始图片,并使用LabelImg对玻璃图片进行标注,生成包含六种玻璃条纹类别的数据集,以Darknet-53网络为基本框架,构建训练模型及调整参数。通过分析,当学习率为0.0001时条纹检测模型的准确率达到78.7%,模型识别置信度为0.827。
提出了一种基于Cloudlet的安全信任模型,以通过利用云计算基础架构来保证Web服务之间的安全通信。该模型解决了Web服务使用者通过由政府机构控制的受信任第三方与电子政务Web服务进行通信时出现的问题。Cloudlet通过Web服务使用者的反馈来度量Web服务提供者的可信度和已发布策略的一致性。与数据链系统密钥管理模型(TPM)相比,提出的安全信任模型加密时间短且吞吐量较好,具有较好的实际应用价值。
新型利用DNS加密技术的病毒对蜜罐的安全带来了新的威胁。针对该问题,文中提出了一种基于SNI信息的加密恶意流量检测与防御的方案。首先利用HTTPS握手包中未加密的Server Name Indication信息,以该信息作为域名黑名单判断的要素,以判断蜜罐对外连接是否为恶意连接。一旦发现为恶意SNI,就调用iptables阻断模块阻断对应IP地址的通信,以阻断该次连接。实验结果表明,该方法具有相比RST阻断方式更高的阻断率,并且在并发连接中也拥有不错的阻断效果。
以提升混合教学模式实际应用效果为目标,提出基于大数据分析的线上线下混合教学效果评估方法,首先利用大数据技术采集混合教学过程中的大数据,并从三个维度出发构建评估指标体系,根据指标提取所需数据,然后建立评估指标相关数据间的关联规则,获取数据的相空间分布,最后利用约束参量分析方法融合指标相关数据的控制变量和解释变量,实现线上线下混合教学效果评估。应用分析结果表明,文中方法获得了较理想的线上线下混合教学效果评估结果,有利于提高教学质量。
为了提高大数据时代高校学生信息化管理数据的挖掘能力,设计提出基于大数据时代高校学生信息化管理数据挖掘系统。构建大数据时代高校学生信息化管理数据采集模型,通过空间分块特征采样的方法,进行大数据时代高校学生信息化数据融合和特征检测,建立大数据时代高校学生信息化特征解析控制模型,在物联网环境下进行高校学生信息化管理数据的组网设计和关联特征检测,通过上述分析实现高校学生信息化管理数据挖掘系统的软件开发设计。仿真结果表明,采用该方法进行高校学生信息化管理数据挖掘的输出稳定性较高,数据挖掘的精准度较好,系统稳定可靠。
基于GPS的同步相量测量单元(PMU)的出现,为电力系统的实时监测和状态估计提供了可靠保证。针对PMU的最优配置问题,文中以确保系统结构完全可观测性和PMU配置数量最少为约束条件,提出了一种基于改进灰狼算法的PMU最优配置方法。改进算法在灰狼算法的基础上,采用Tent混沌序列改善其初始化,引入螺旋式数学模型提高其收敛速度,同时结合模拟退火算法思想弥补灰狼算法易陷入局部最优解的缺陷。应用改进算法在I
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负荷预测对合理安排发电计划,维持电网安全稳定运行具有重要意义。文中提出自下而上的区域负荷预测方法,逐线逐站展开预测工作。将深度搜索引入布谷鸟搜索算法,提高其优化精度,然后求解最小二乘支持向量机的参数,对某市某区域日有功负荷进行预测,各线、各站的预测结果与基于布谷鸟[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、粒子群[KG-*5]-[KG-*5]最小二乘支持向量机、BP神经网络预测进行比较,表明该方法更加稳定、准确。最后,将文中提出方法与整体负荷预测相比较,实验结果表明,其预测结果具有可靠性,可为合理安
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