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  • 简介:摘要:本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展,图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型,并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时,我们提出了一种新的深度学习算法,以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较,我们验证了该算法的有效性,并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明,我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

  • 标签: 深度学习 图像识别 目标检测 算法 性能比较
  • 简介:摘要:随着能源需求的持续增长和环保要求的日益严格,发电供热联产作为一种提高能源利用效率、减少环境污染的能源利用方式,正逐渐成为能源行业的研究热点和应用趋势。然而,发电供热联产过程中存在的安全风险不容忽视,这些风险不仅威胁到设备和人员的安全,还可能对环境造成严重影响。本文旨在全面分析发电供热联产过程中的安全风险,探讨有效的风险防控措施,以期为相关行业的安全运行提供理论支持和实践指导。

  • 标签: 发电供热联产过程 安全风险识别 防控
  • 简介:摘要:本文深入研究了风险识别法在机电工程施工中的应用,通过对危险源辨识法、事件树分析法和故障树分析法的详细概述,揭示了其在电气安全风险和机械设备操作风险方面的具体应用。针对电气工程和机械设备操作的特殊性,提出了相应的风险管理策略,强调了安全操作规程的制定和实施的必要性。通过案例分析,验证了风险识别法在工程施工中的实际效果,为今后类似工程提供了宝贵的经验和参考。本研究的结果对提高机电工程的安全性、可控性和质量具有重要指导意义。

  • 标签: 风险识别法 机电工程施工 电气安全风险
  • 简介:摘要:随着风电技术的发展与应用,风电机组数据采集及监控系统对风电场起着关键作用。这类系统的高效运行既能提高风电场运行效率与稳定性,又能确保风电设备安全工作。但由于风电机组的规模越来越大,复杂程度越来越高,因此系统中异常数据发生的频率越来越高。所以识别并剔除这些异常数据就成了保证风电机组数据采集及监控系统能够正常工作的一项关键举措。文章将对风电机组数据采集及监控系统中异常数据的识别方法及措施进行论述,希望能够对风电行业技术发展及风电场安全运行起到借鉴及指导作用。

  • 标签: 风电机组 数据采集 监控系统 异常数据 识别措施
  • 简介:摘要:在现代工业生产中,机电设备安装工程的安全性至关重要。然而,随着技术的进步和工程规模的扩大,安全风险也随之增加。本文旨在深入探讨机电设备安装工程中的安全风险,通过科学的识别、分析与评价,为工程实施提供有效的安全保障。我们将重点关注风险的来源、预防措施以及有效的风险管理策略。

  • 标签: 机电设备 安装工程 安全风险识别 分析评价
  • 简介:摘要随着科学技术的飞速发展,遥感(RS)、地理信息系统(GIR)、全球定位系统(GPS)等类型的现代高科技被广泛运用在各领域,电力工程选址是其中典型代表。本文基于当前电力工程实际选址中所需技术,并结合传统选址中存在的局限性,分析遥感技术应用的优势和效果,重点阐述在电力工程选址不同阶段的综合遥感思想。

  • 标签: 综合遥感 电力工程 规划选址 工作模式
  • 简介:遥感技术是一种运用现代化的运载工具和传感器,探测和识别远距离研究对象的技术。本文利用二级遥感技术对藏中联网500kV线路工程全线地质灾害及塔基地质条件进行了研究,发现线路R335-R337/L336-L338段为一古滑坡体,并经现场调查、勘察及定量评价,验证了遥感解译结果的准确性,为进一步在输电线路工程,尤其是山高坡陡的线路工程中推广遥感技术奠定了基础。

  • 标签: 二级遥感技术 航空正射影像 卫星影像 塔基地质条件
  • 简介:阳宗海火电厂地处小江活动断裂东西支的夹持地带及小江强震带内,地震烈度为Ⅸ度。1985年,应用遥感图像信息,对区域构造和厂址附近的活动断裂逐一作了分析、研究和进一步作出构造稳定性评述。从而使电厂改扩建的可行性研究获得通过。

  • 标签: 阳宗海电厂 遥感应用
  • 简介:摘要地质灾害对社会造成的影响是巨大的,严重威胁着人民的生命财产安全,利用现代技术加强对地质灾害的调查、监测和防治,成为该领域一项重要的研究课题。本文对无人机遥感在应对地质灾害中的应用进行了分析探讨。

  • 标签: 无人机遥感技术 地质灾害调查 应用
  • 简介:  【摘要】无人机是一种具有广阔发展前景的现代科技产品,可以与多种技术相匹配,实现不同的任务目标。无人机遥感是一种基于无人机技术的测量技术,可以应用于许多领域,实现对特定目标的测量。无人机遥感具有信息处理能力快、监测距离长、质量高、兼容性强等特点,这是其广泛应用于图像数据采集和信息处理的主要技术优势。无人机遥感在测绘工程中的应用,可以大大降低测绘工程的难度,保证测量结果的准确性。本文主要阐述无人机遥感在测绘工程中的应用,以供参考。

  • 标签: 无人机遥感技术 测绘工程测量 应用 
  • 简介:摘要:近年来,随着科学技术的不断进步,各类科技产品开始逐步应用到多种领域,无人机就属于较为成熟的一类设备设施。无人机遥感技术与定位、通信等技术进行结合,在测绘工程测量中发挥了非常大的作用。推动无人机遥感技术在测绘工程测量中的应用,能够有效提升测绘成效,为当前数字城市建设提供有效保障,提升社会管理效能。论文阐述了无人机遥感技术的概念、优势及类型,分析了无人机遥感技术在测绘工程中的应用。

  • 标签: 测绘工程 无人机遥感技术 应用
  • 简介:摘要:科学技术水平显著提升,各项工程的建设数量逐步增多,无人机遥感测绘技术是一种先进的技术手段,与传统测绘技术相比,它的效率更高,操作更方便,应用的范围更广泛,受地理环境等因素的影响比较小。因此在工程测量中,借助于无人机遥感测绘技术,获得精确度更高的测绘数据,了解工程项目的实际情况,为工程的顺利推进提供一定的依据。在本文的研究工作中,主要分析无人机遥感测绘技术的优势,探究该技术在工程测绘中的应用要点,分析具体应用情况,以期为相关工程测绘工作提供一定的帮助。

  • 标签: 工程测绘 无人机遥感测绘技术 应用要点
  • 简介:摘要电力工程中安全风险比较多,所以就要做好安全监理的工作,对于风险进行识别与防范,并且能够及时对风险进行处理。在安全监理的过程当中,监理的工作人员是很重要的安全构成要素,监理人员安全监督管理工作做到位了,承建单位能够按照相关的安全规程及已批准的施工方案等规范施工,就能避免与降低风险,就能保证工作的顺利进行。本文探讨了电力工程安全监理的风险识别与防范。

  • 标签: 电力工程 安全监理 风险识别 防范措施
  • 简介:摘要:随着科技水平的不断提高,光电信息技术体系日益完善,同时具备光信息探测、传输、转换存储与集中显示等使用功能,在诸多行业领域中应用广泛 ,并 对社会发展进程的推进有重要意义,也是各行业领域现代化、信息化发展的主要途径。因此,为加强光电信息技术推广力度,本文对光电信息技术在条形码识别系统中的应用进行分析,希望可以拓宽技术应用方向。

  • 标签: 条形码识别系统 光电信息技术 应用现状
  • 简介:摘要对于火力发电厂而言,燃料是给电力产品提供所需的重要原材料之一。在发电总成本方面,其的占比在70%以上。所以,在火力发电厂管理工作当中,燃料管理是非常关键的部分,因为燃料管理存在一定的复杂性,信息量比较大,有较强的专业性,并且很大程度上影响到火电企业的绩效,所以,是目前火力发电厂风险控制的重难点。本文针对火力发电厂燃料管理的风险识别与控制问题进行了论述,希望有一定的参考价值。

  • 标签: 火力发电 燃料管理 风险 控制
  • 简介:摘要二次设备巡检是电力系统的一项重要工作。随着技术发展,智能化巡检流程已成为发展趋势。针对巡检中设备开关状态的识别,传统的图像识别技术已不能有效解决由于二次设备复杂多样性等特征引起的问题。本文提出了基于深度学习的设备开关识别方法,借助AR技术在图像辨识、影像叠加、信息交互,智能纠错判断等方面的优势,运维人员在AR终端辅助设备的引导下,自动完成二次设备的巡检,实现全面化、智能化、规范化,提高了电力系统二次设备巡检工作效率。

  • 标签: 增强现实 电力行业 深度学习 目标检测
  • 简介:摘要海底电缆埋于海底泥面下1.5-3m,由于敷设海底形态复杂多样,沙波的存在形态和运移往往造成海缆残余张力的存在,使得埋设的海缆外露和悬空,容易造成海缆的磨损、腐蚀,乃至被船锚或捕捞渔具挂断,威胁海缆的安全,缩短海缆的寿命。现有的巡检手段为传统的船只人工巡检、侧向声呐扫描巡检以及在线监测系统。上述三种方式在巡检周期、巡检难度、巡检覆盖率、巡检成本等方面存在诸多困难。基于光纤传感技术(类似于OTDR)的海底电缆悬跨识别及定位装置在现有的海缆监测系统,利用海缆悬跨对温度的敏感性,通过对悬跨事件模型的优化可精准的识别出海缆悬跨事件及定位。经试验,结果证明采用该新装置可以有效地对海缆悬跨时间进行识别、定位,大大提高巡检效率,节约了巡检成本,保障了海缆地长期安全稳定运行。

  • 标签: 海缆 悬跨 巡检覆盖率 OTDR
  • 简介:摘要对电网拓扑结构的自动跟踪识别已经成为各类调度运行高级应用深入开发时的必要基础。本文基于对220kV城市电网运行的深入研究与经验积累,提出了一种可以自动跟踪电网运行方式调整,实现220kV电网供电分区自动识别、各分区内厂站设备统计以及不同线路类型划分的程序策略,极大提高了调度运行的自动化及智能化水平。

  • 标签: 电网拓扑 自动识别 事故处理
  • 简介:摘要基于深度学习的变电站设备部件的识别,是利用深度学习的高层语义特征提取模型,构建从图像底层视觉特征到高级语义特征逐层迭代、逐层抽象的深度网络映射模型,旨在减小语义鸿沟,得到图像语义特征,然后利用全局特征预测每个位置可能的设备目标,不断进行迭代回归调整,再通过一系列的识别分析后得到最终的识别结果。该研究可以大大提高变电站设备部件识别率,从而更加针对性的进行变电站的故障检测。

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  • 简介:文章阐述了调度自动化系统异常信息的产生原因及识别方法,通过对基础数据源的获取。综合分析数据,同时对异常事件进行智能识别。筛选出调度自动化系统中异常事件的类型,详细分析异常信息产生的原因,最后提出了针对这些异常事件的消除方法,以期为调度自动化系统的安全稳定运行提供帮助。

  • 标签: 调度自动化 异常信息 识别方法