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1.
2.
为实现电力设备铭牌中文字信息的自动识别,提升设备管理的效率,提出一种面向场景文字(scene text)的文本内容识别方法。该方法依赖于从卷积特征中训练得到的基于长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的视觉注意力模型。一组特征向量由与图像不同区域对应的卷积层提取,从而将图像空间信息编码到特征中。通过这一方式,模型可以选择关注图像的不同部分,并结合卷积特征与注意力权重识别文字。进一步地 ,引入语言模型并修改集束搜索(beam search)策略可以显著改善识别效果。在真实数据集上的结果验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
4.
本文分析了电力设备的状态监控与诊断技术,提出了状态监控与诊断的构成框架,给出了基于状态监控与诊断的智能化高压电力设备的测试方法. 相似文献
5.
为解决数字图像中复杂多目标电力设备的分类识别与精确定位,提出了一种基于多特征融合与聚类分析的深度神经网络检测模型。该模型通过跳跃连接的信息通道快连边缘、角度及语义等多重特征,并通过阶段上采样融合不同尺度信息,以此构建出待检特征金字塔;然后对数据集进行聚类分析,利用金字塔中各尺度网络对原图像的映射比例计算出与目标最佳适配的区域生成框,最终得到适用于多尺度电力设备的检测模型。通过对比实验结果表明,本改进方法在检测时能够保持高精度并具有时效性,具备一定的工程实用价值。 相似文献
6.
针对背景复杂的电力设备红外图像分割问题,提出一种新的分割方法。该方法运用线性谱聚类算法(LSC)对图像做超像素分割,将颜色、距离相似的像素聚类至同一个中心;利用在全局图像基础上计算所得的Otsu阈值对各超像素块做背景预标记,并利用最大相似度区域合并算法(MSRM)对超像素块进行合并,在得到目标设备的同时,有效降低了过分割和欠分割率;最后运用数学形态学算法对图像做后处理,在保证设备特征的前提下提高目标设备分割精度。实验表明,在复杂背景下与其他算法相比,该方法可得到更为准确、完整的目标设备。 相似文献
7.
针对智能变电站的无人值守需求及现有故障诊断系统的不足,提出一种电力设备音频监测及故障诊断系统。根据变电站电力设备音频信号信噪比较低的特点,采用具有强鲁棒性的梅尔频率倒谱系数作为判断音频信号异常的特征参数,在此基础上根据音频特征构成多样本观测序列,并采用隐马尔科夫模型进行故障诊断,通过对比对数似然估计概率的输出值确定故障类型。该方法具有实时性较强的优势,也避免了现有故障诊断方法要求较大样本容量的缺陷。实验结果表明,该故障诊断系统具有较高的识别率和鲁棒性。 相似文献
8.
9.
针对现有技术电力数据计量检定存在的技术弊端,该研究采用具有多路接口的CS5464芯片,该电路包括放大器电路、调制电路、数字滤波电路和数据通讯电路。在计算电力数据量时,采用16位MSP430FG4619的MCU内核计算电路,包括运算器电路、控制器电路、存储器电路、输入输出设备构成。在进行电力信息计量数据管理时,采用改进最大最小蚁群算法(Min Max Ant System, MMAS),并融合分类算法模型,能够对多种电力信息计量数据信息进行信息分类,提高了电力数据计量检定信息管理能力。通过试验,该研究的方法误差率较低,稳定度较高。 相似文献
10.