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针对采煤机在高尘、高湿、高冲击载荷作用下工作出现异常情况的问题,分析一种采煤机运行状态自动监控、异常工况自动检测、自动报警的综合管理系统。该系统利用模糊监控原理,对采煤机运行过程中的关键参数进行检测和对比,对采煤机运行状态进行实时监测。根据实际应用表明,该异常检测及预警管理系统具有稳定性高、可靠性好的优点,提升了采煤机井下综采作业的稳定性。 相似文献
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基于深度学习的人体姿态估计方法旨在通过构建合适的神经网络,直接从二维的图像特征中回归出人体姿态信息。主要按照2D人体姿态估计到3D人体姿态估计的顺序,并从单人检测与多人检测、稀疏的关节点检测与密集的模型构建等方面,对近年来基于深度学习的人体姿态估计方法进行系统介绍,从而初步了解如何通过深度学习的方法得到人体姿态的各个要素,包括肢体部件的相对朝向和比例尺度、骨骼关节点的位置坐标和连接关系,甚至更为复杂的人体蒙皮模型信息。最后,对当前研究面临的挑战以及未来的热点动向进行概述,清晰地呈现出该领域的发展脉络。 相似文献
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检测红茶产品中的合成色素对确保红茶的品质以及食用安全具有极其重要的作用。目前所能找到的文献仅对红茶本身所含的天然色素进行研究,没有对红茶产品中的合成着色剂的检测方法的研究。为了确保红茶产品的食用安全,开发适合红茶产品中合成着色剂的检测方法,笔者几年来做了大量实验,对传统食品中合成着色剂检测方法中的样品前处理方法进行改进和完善。实验数据表明,改进的步骤对红茶产品中的合成着色剂的提取有很好的效果,可成功检出阳性样品,为食品安全检测提供了重要的依据。 相似文献
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为解决依赖装维上门鉴别光网络单元故障带来的不便,可以从机器视觉入手实现自动化故障识别。近年,ImageNet挑战赛的成功推动了物体识别技术的跨越式发展,特别是基于卷积的深度学习技术在视觉识别方面已经达到人类水平,为光网络单元故障的自动识别提供了技术基础。文章对识别光网络单元的工作状态进行了研究,将设备工作状态分为7个场景,提出了利用手机APP采集图片识别故障的解决方案并投入了实际生产;重点阐述了深度学习模块的设计与实现,提出一种通过算法整合的方式综合运用物体检测和图像分类算法,分3阶段逐步求精,解决了图片过滤,光网络单元型号和状态识别等问题,实现了基于计算机视觉自动识别光网络单元故障。从数据上看产品的端到端准确率超过84%,识别速度达到10 FPS,月均提供服务超过1万人次,在减少用户等待的同时节约了人力资源。 相似文献
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