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以全国第一条220k V单柱钢管杆四回路并架线路为研究对象,以提高输电线路供电可靠性和危急缺陷消缺率为目的,开展220k V四回路单柱钢管杆带电作业研究。通过校核耐张塔和直线塔的组合间隙和最小安全距离,提出合适的进入电场的方法。为今后的带电作业提供理论参考。 相似文献
3.
目的天然气计量用超声流量计性能诊断主要采用设定参数阈值的诊断方法,为降低误报、漏报等情况,建立了基于生成对抗神经网络(generated adjoint neural network,GAN)和高维非线性无监督学习的超声流量计健康状态系统诊断方法。 方法采用GAN对原始数据进行学习、生成和扩充,保障超声流量计健康状态诊断建模的数据基础,提取超声流量计在运行过程中的健康状态参数并对其进行时序分析,采用高维非线性无监督聚类学习方法,结合超声流量计失效模式分析,对超声流量计设备进行在线的健康状态诊断。 结果结合超声流量计工作原理和现场实际采集数据,对生成的故障数据集进行了验证。 结论能够准确识别超声流量计当前状态,显著解决传统阈值法误报率、漏报率高的问题,为超声流量计健康诊断的统一管理与开发给予支撑。 相似文献
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集成U-Net方法的无人机影像胡杨树冠提取和计数 总被引:2,自引:0,他引:2
塔里木河流域的胡杨林是该荒漠区域典型的森林资源,胡杨树冠大小和株数信息对塔里木河流域森林资源监测、生态保护和恢复具有重要意义。由于该流域乔灌草植物群落分布的复杂性,传统方法很难实现胡杨树冠的精准分割和大范围的株数提取。以塔里木河中游胡杨林为研究区,选取几块典型胡杨林区域,提出集成深度学习和分水岭分割的处理方法,对密集胡杨树冠的精准分割和单株胡杨的提取进行了深入探讨。首先,将无人机影像(空间分辨率0.16 m)无缝拼接生成正射影像;采用U-Net卷积神经网络对胡杨树冠覆盖区域进行精准分割;在U-Net模型分割的基础上使用标记分水岭方法对密集胡杨树冠进行自动再分割和单株计数,计算出所选研究区的胡杨株数并精准定位。结果表明U-Net卷积神经网络对胡杨的所有树冠区域提取的平均精度可达94.1%,在胡杨树冠覆盖区域识别分割的基础上,用标记分水岭分割方法对胡杨单木计算总体精度为93.3%。研究认为,结合深度学习和标记分水岭方法为自动化大范围森林资源监测提供了新思路和借鉴经验。 相似文献
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通过介绍热带海岛地区气候特征及其腐蚀影响的因素,分析这种气候条件对常规兵器腐蚀损伤的特点及类型,并概述目前我国常规兵器防腐蚀技术应用的现状,对进一步加强热带海岛地区用常规兵器的腐蚀防护技术的研究和开发提出了建设性的建议。 相似文献