公共文化服务平台

共 6 条记录，以下是 1-6

全选清除导出

排序方式：

基于辅助数据RetinaNet算法的销钉缺陷智能识别被引量：8: 2019年; 电力金具上销钉松动、缺失等常见缺陷严重影响着电力系统的稳定运行,而该类缺陷的检测方式主要依赖于人工标注,致使效率低下,为此提出利用RetinaNet算法实现销钉缺陷智能识别的方法。该方法首先研究算法的主要参数——学习率对模型训练速度和销钉缺陷识别率的影响;继而考虑到销钉松动类数据样本较少以及该类样本收集代价较高的情况,通过添加辅助数据样本来缓解类别失衡造成的影响;最后为消除辅助数据与目标数据样本之间存在的差异而产生的影响,对相关辅助与目标数据进行了量化分析。实验结果表明,缺陷数据样本的不足使得训练好的模型容易将少数类错误识别为数量偏多的正常类别,通过添加一定数量的相关辅助数据样本,能够有效地缓解类别失衡带来的不利影响,完成销钉缺陷智能识别。; 王凯王健刘刚周文青何卓阳

用屏蔽线降低220kV线路附近建筑物的工频电场被引量：1: 2011年; 介绍了对某220 kV高压线跨越建筑物段架设屏蔽线来抑制工频电场的方案。首先,测量高压输电线路近区高层建筑物工频电场污染情况,然后,利用有限元法仿真分析通过架设不同屏蔽线丝径、屏蔽线根数、屏蔽线间距、屏蔽线位置时,距阳台地面1.5 m处场强分布情况。研究不同参数屏蔽线对于工频电场的抑制效果,为抑制超标工频电场提供了一种有效的工程措施。; 汪逍旻许彬刘刚王凯; 关键词：高压输电线路屏蔽线有限元法

屏蔽线降低220kV输电线路附近民居超标工频电场的效果分析被引量：6: 2013年; 笔者针对高压输电线路近区的建筑物空旷处超标工频电场,研究减弱工频电场的方案。以一条220 kV输电线路以及其近区高层建筑物为例,研究架设阳台处屏蔽线的屏蔽效果。文中首先通过实地测量和仿真分析高压输电线路近区的建筑物处电场污染情况。然后构建阳台处屏蔽线的模型,通过仿真软件分析改变屏蔽线的丝径、间隙;屏蔽线与阳台的水平、竖直距离;屏蔽线的封闭完整度对于屏蔽效果的影响。研究表明,在架设阳台处屏蔽线可有效地降低阳台处的工频电场,能够将电场下降到原先的30%以下。同时,采用丝径越大、间隙越小、离阳台边缘水平距离和竖直距离越远并且封闭架设的屏蔽线,其屏蔽效果越优。; 王凯许彬刘刚汪逍旻钱哲冰陈沛丰

基于近端策略优化算法的微网优化调度: 2024年; 微网是实现大量分布式电源集成到电网中的有效手段。针对微网优化调度问题,提出了一种基于近端策略优化算法的优化调度方法。首先,综合考虑微网运行成本和各类设备运行约束构建微网优化调度模型;其次,将该问题表述为强化学习框架,设计了强化学习状态、动作和奖励函数等要素;最后,设计了基于近端策略优化算法的求解流程,通过仿真验证了所提方法的有效性。; 马跃锋招苏颀王凯; 关键词：微电网优化调度人工智能

基于生成对抗网络和RetinaNet的销钉缺陷识别被引量：9: 2020年; 人工标注无人机巡检航拍图像中销钉常见的缺陷耗时耗力,为此,文中采用深度学习算法RetinaNet来实现销钉缺陷的自动标注。考虑到如果直接对无人机现场采集到的不清晰图像进行检测,会出现识别精度偏低的问题,文中提出了一种基于生成对抗网络的缺陷智能识别方法,即通过生成器和鉴别器之间的互相博弈来增强局部纹理、边缘等细节信息,以改善此类图像质量,并结合缺陷智能识别算法提取准确的特征,以实现缺陷的智能识别。由于生成对抗网络训练用的模糊-清晰图像对难以获取,文中结合马尔可夫过程和子像素插值构建了模糊-清晰图像对。实验结果表明:RetinaNet对清晰图像进行检测时,可以表现出优异的性能,而对于部分模糊图像,容易出现错标和漏标的情况;文中构建的模糊-清晰图像对可以有效地训练生成对抗网络,使其具备去模糊功能,有利于卷积神经网络提取更加丰富的特征,进而提高模糊图像的识别率。; 王健王凯刘刚周文青周子凯; 关键词：生成器鉴别器马尔可夫过程插值

基于RetinaNet和类别平衡采样方法的销钉缺陷检测被引量：12: 2019年; 传统的无人机巡检航拍图中的电力连接金具销钉缺陷检测依赖人工进行标注,针对此问题,借助深度学习缺陷检测算法RetinaNet自动提取正常、缺陷样本的特征,完成低层特征和顶层特征的融合,实现销钉缺陷的自动标注。考虑到现实情况中缺陷类别样本数量远少于正常类别样本数量,首先分析了缺陷数据不足引起的类别失衡对识别结果的影响,结果表明该情况下训练好的模型将会使得大量缺陷样本被错误地识别为正常类。于是,在数据层面采用类别平衡采样方法,确保每个类别参与训练的机会均衡,实验结果表明,所提的方法能够在维持销钉正常类的高识别率前提下,明显提高缺陷类别的平均准确率。; 王凯王健刘刚周文青陈佳

全选清除导出

共1页<1>

王凯