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一种电力巡检图像的绝缘子缺陷定位方法: 本发明提出了一种电力巡检图像的绝缘子缺陷定位方法，其步骤如下：利用绝缘子检测数据集对目标检测算法进行训练得到绝缘子识别模型；利用边缘分割数据集对改进的深度学习网络U‑Net进行训练，得到绝缘子分割模型；将待处理的巡检图像...; 姚利娜秦尧尧曹栋; 文献传递

基于卷积神经网络与长短时记忆网络的电力电缆故障诊断: 电力电缆是整个配电网重要组成部分,电缆的运行状态决定整个输电线路的稳定。由于电力电缆运行环境较为复杂,容易发生各种故障,倘若不能及时地诊断出电缆的故障类型,轻则引发停电事故,重则导致较大的经济损失。因此当电力电缆发生故障...; 曹栋; 关键词：电力电缆故障诊断

脑电双频指数监测在重型颅脑损伤患者中的临床应用研究被引量：3: 2016年; 目的探讨脑电双频指数监测在评估重型颅脑损伤患者预后的临床应用。方法共纳入郑州大学人民医院2014年1月至2014年12月间急诊ICU收治的52例重型颅脑损伤患者。均在入院后24h内的相同时间点开始行BIS监测1h,自入院监测BIS值5~7d,后对出院或转普通病房者进行定期随访。记录患者预后,包括死亡、植物状态（意识未恢复,但各种反射及自主呼吸良好）、致残（意识恢复,但留有后遗症,如智力障碍、语言障碍或肢体活动障碍等）、康复。分析BIS值与GCS评分的相关性。同时根据患者的BIS值,记录每个患者的预后情况,分析BIS值和预后的关系。根据预后分为三组：死亡组,意识未恢复组,意识恢复组,对比组间的BIS值,分析BIS值对重型颅脑损伤患者预后判定的敏感度和特异度。结果 BIS值与GCS评分呈正相关。52例患者中,死亡18例,植物状态15例,致残12例,康复7例。随着BIS值的升高,死亡及植物状态率逐渐降低,意识恢复率逐渐升高。结论 BIS监测在评估重型颅脑损伤患者预后方面具有重要价值。; 许丽君曹栋王龙安秦历杰; 关键词：重型颅脑损伤脑电双频指数

一种电力巡检图像的绝缘子缺陷定位方法: 本发明提出了一种电力巡检图像的绝缘子缺陷定位方法，其步骤如下：利用绝缘子检测数据集对目标检测算法进行训练得到绝缘子识别模型；利用边缘分割数据集对改进的深度学习网络U‑Net进行训练，得到绝缘子分割模型；将待处理的巡检图像...; 姚利娜秦尧尧曹栋

一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法: 本发明提出了一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法，其步骤为：首先对相机、IMU和里程计采集的数据进行预处理以及系统的标定，完成机器人系统的初始化；其次，提取关键帧，利用关键帧的实时视觉位姿对机器人的位置、速度、角...; 姚利娜李丰哲秦尧尧曹栋康运风李立凡辛健斌; 文献传递

一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法: 本发明提出了一种基于多传感器融合的电力巡检机器人定位方法，其步骤为：首先对相机、IMU和里程计采集的数据进行预处理以及系统的标定，完成机器人系统的初始化；其次，提取关键帧，利用关键帧的实时视觉位姿对机器人的位置、速度、角...; 姚利娜李丰哲秦尧尧曹栋康运风李立凡辛健斌

基于1DCNN-BiLSTM的电力电缆故障诊断被引量：5: 2023年; 为了提升电力电缆故障诊断的准确率,解决电缆故障诊断中过程烦琐、效率低、识别精度不高等问题,使其能够在电缆故障发生时准确地诊断出故障类型,提出了一种基于连续卷积神经网络(CNN)和双向长短网络记忆(BiLSTM)的电缆故障检测方法。通过Simulink搭建仿真模型,提取单相接地短路、两相接地短路、两相相间短路、三相短路故障的电压信号,构建故障样本集。将信号输入到该网络模型,一维卷积神经网络提取电缆故障信号的局部特征,双向长短时记忆网络捕捉故障信号时序信息,基于自动提取的特征实现对电缆故障的诊断。经仿真结果验证,该方法能够对电力电缆的4种短路故障进行识别和分类,对单相接地短路故障和三相短路故障分类的正确概率达到97%,对两相接地短路和两相相间短路分类的正确概率达到92%,整体准确率达到98.37%。通过对损失函数曲线、准确率曲线的分析,证明该方法能够取得较好的电缆故障诊断效果。最后使用实际数据进行验证,结果表明该方法具有可行性。; 高超刘泽辉曹栋姚利娜; 关键词：电力电缆故障诊断短路

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曹栋