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针对目前市面主流焊接件表面缺陷的模型检测精度不高,模型复杂和不满足实时监测等问题,提出了一种基于YOLOV7-tiny改进得到的焊接件表面缺陷新型检测模型KThin-YOLOV7。首先,设计了基于模拟人类视觉感受野的EMA-BasicRFBC模块,更换YOLOV7-tiny模型的空间特征金字塔SPP模块,从而加强模型特征表达的性能。其次,以SlimNeck设计范式结构为基础设计了ThinNeck结构,并用其更换YOLOV7-tiny的NECK特征融合部分,减少模型的参数量和计算量的同时提高了模型的平均检测精度。最后,引入K-means++算法找出合适的锚框,并用FEIOU损失函数更换原模型的LOSS,进一步帮助模型优化目标框的位置和大小。KThin-YOLOV7相对原始YOLOV7-tiny模型的mAP提升了7.11%,达到87.64%,同时模型的参数量和计算量分别下降了11.14%和15.26%。实验结果表明,KThin-YOLOV7能够高效且准确地定位检测焊接件表面的缺陷。 相似文献
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针对现有的多种连锁故障分析方法中Manchester模型较符合电力系统实际情况,但却只包含快动态过程、未考虑高压直流输电系统的问题,通过加入直流输电线路的故障判断、交直流潮流计算和系统慢动态过程等环节,对原始Manchester连锁故障模型的计算流程进行了改进,使之适用于交直流混联电力系统,扩大了使用范围。算例分析结果表明,改进后的模型可用于判断多种元件突发故障情况下交直流混联电力系统的连锁故障模式和结果,可为连锁故障的预防和电力系统的安全运行提供参考依据。 相似文献
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