基于改进RetinaNet算法的输电线路电力器件及异常目标检测

根据电力作业场景的实际需求,针对电力设备可能存在遮挡和检测目标较小、难以识别等问题,采用自适应样本选择方法中的样本分配策略来解决设备遮挡问题。同时,采用CIoU损失函数克服小目标识别困难问题,进一步提高检测准确性。此外,通过数据增强方法增加算法的鲁棒性,优化检测效果。理论和实践结果均显示,该优化后的算法能够显著提高输电线路电力器件及异常目标的检测准确性,从而实现对输电线路电力器件及异常目标的有效检测。

基于单片机的车内儿童安全分级告警系统设计

针对高温天气下儿童长时间被误锁车内而发生危险的情况,设计一款车内儿童安全分级告警系统。系统以STM32F407VET6单片机为核心,采用高冗余度的多传感器融合检测方法。当检测到车辆驻车停止,系统自动启动车内人体检测和车内环境危险度检测,通过设置的多个传感器获取车内信息,单片机对各个传感器数据进行分析和综合判定,最终做出分级决策,并触发分级告警系统,通过GPRS远程警示模块和本地声光告警模块进行分级预警,从而给用户提供安全的用车需求。实验结果证明该系统具有良好的工作稳定性和可靠性,具备较好的实际应用价值。

电力巡检机器人路径规划技术及应用综述

电力巡检是保障电力设备安全与稳定的关键.传统的巡检方式以人工为主,其高风险、低效率、易漏检的缺点难以满足电力巡检要求,将机器人应用于电力巡检具有安全高效、自主分析、智能决策的优势.路径规划技术通过求解巡检路线以实现遍历巡检与自主避障,是电力巡检机器人的关键技术之一.对此,首先分析不同电力场景的巡检内容与要求;然后,综述电力单体巡检机器人路径规划技术与协同巡检机器人路径规划技术,并总结电力巡检机器人路径规划技术在发电站、变电站以及输电线路场景下的应用效果;最后,对电力巡检机器人路径规划关键技术进行展望,即未来电力巡检机器人路径规划技术将向着多源异构信息融合、深度强化学习以及云边端协同路径规划方向发展.