图像识别技术在水工隧洞收敛变形监测中的应用

基于图像识别技术的水工隧洞收敛变形监测技术,是实现水工隧洞全断面收敛变形简便、易操作的自动化监测的重要手段。在实践应用中,基于图像识别技术实现了靶标自动识别和位移自动测读,测量精度可控制在2 mm之内,通过试验获得了最佳靶标直径和适宜的拍摄距离参数,靶标适宜直径范围为150~250 mm,适宜拍摄距离根据洞径选择3~10 m,并结合某施工期水工隧洞工程进行实际应用,取得了良好的应用效果,可显著减少人工监测工作量,大大提高监测工作效率,研究结果可为隧洞安全监测提供重要参考和技术支撑。

管道漏磁信号分类的多特征融合网络研究

【目的】地下管道如预应力钢筒混凝土管(PCCP)等检漏是城市基础设施管理和维护中至关重要的一项工作。提出一种识别地下管道弱磁分布类型的磁异常多特征融合网络(MMF)。【方法】充分利用标准正交基函数(OBF)和最小熵(MED)两种检测特征,以全面而准确地捕捉漏磁信号的复杂特性。首先,在不同物径距离上利用OBF和MED进行磁异常检测,获取实测目标磁场特征;其次,融合磁场特征设计多特征融合网络MMF,并引入多头注意力机制捕捉序列磁场中的复杂关系和特征;最后,采用多特征熵权法MFEW,根据输入特征熵分配网络权重。【结果】实验结果显示,MMF网络异常分类达到了98.86%的精度,AUC评估结果为99.25%,同时模型更加精简,具有更高的计算效率,能够在相对较短的训练时间内取得令人满意的性能。

基于人工智能的工程监理信息异常检测仿真技术研究

为降低工程监理信息系统异构感知网络的入侵攻击,建立了工程监理信息系统入侵检测模型,并将聚类协议与人工智能算法相结合,以提高系统入侵检测效率。实验结果表明,人工智能算法的准确率、F1分数、召回率均大于99.5%,可有效检测到工程监理数据信息异常获取,拒绝服务类攻击及病毒类攻击,从而保证工程监理信息系统运行正常。当误报率为0时,基于人工智能算法的入侵检测率高达97.3%;当误报率为100%,入侵检测率仍高达91.2%。研究结果可为工程监理信息系统检测提供参考依据。

石油专用管加工线测长称重喷标装置技术方案

根据石油管API-5CT标准对生产加工过程规定,每根专用管的长度、重量、信息喷标、钢级色环都有严格的标准及精度要求。本设计方案主要针对集成化程序控制石油专用管生产线设计,将测长、称重、喷标、涂色环集成在一台设备上完成。根据工序工位特点,多工位同时进行,大大缩短石油管在线生产时间;从工位布置、时间优化、工位设备组成及工作方案、集成设备特点、控制系统软件等方面解析技术方案。

桥梁工程中的结构健康监测与预警系统设计

桥梁工程的结构健康监测与预警对提高桥梁的运营管理水平和安全性能至关重要。通过采用混合式系统架构,结合应变传感器、加速度传感器和光纤传感器,利用无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)和有线网络,能够实现数据的实时采集与传输。引入机器学习算法,包括随机森林(Random Forest,RF)、人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM),对监测数据进行分析与处理。在系统实施过程中,以杭州湾跨海大桥、武汉长江大桥和成都二环高架桥为案例进行了系统的实施与效果评估。结果表明,所设计的系统在监测准确性、预警及时性、系统稳定性和用户满意度等方面表现优异,能够显著提升桥梁的安全管理水平。研究可为桥梁结构的监测及预警实际应用提供理论依据和技术支持。

牵引变电所继电保护设备自动测试系统研究

为确保继电保护设备正常工作,保障电网平稳运行,针对牵引变电所构建一个自动测试系统。根据电压与电流各自的接线形式,搭建不同的继电器阵列,结合可编程逻辑控制器,组成切换通道的测试信号编码器,将其与通用型计算机、继电保护测试仪等主要组件连接后,得到测试系统硬件结构。利用主机程序、从机程序以及数据库程序等有关部分,建立测试系统软件结构。分别依据不同类型故障计算相应信号测量参数值,得到最终的自动测试系统。实例分析结果表明,设计系统可全自动化操作,测试精准度与平稳度较为理想。

弃石场碎石粒径与几何形状的识别与分析

以延崇高速桃韭梁弃石场为研究对象,对弃石场堆积的碎石进行识别与分析。通过数字图像处理技术,对获取的碎石影像资料进行图像识别、分析和处理,从获取的图像中统计其中碎石的粒径级配和几何形状,从而为后续建立弃石场边坡稳定性分析计算模型提供参考和依据。

基于集成学习技术的业务系统入侵数据篡改攻击识别

提出了一种基于集成学习技术的入侵数据检测方法,并使用焦点损失函数处理数据不平衡,提高数据篡改分类能力,并利用随机森林、深度学习、支持向量机与本文所提出方法进行性能比较。结果表明,当迭代次数大于80时,4种模型的收敛速度开始增加,并最终在迭代次数为140,趋于收敛。其中模型收敛的速度分别为深度学习>集成学习技术>随机森林>支持向量机。集成学习技术方法实现了95.83%的准确率,92.46%的精度,97.47%的召回率和94.90%的F1得分。相对于随机森林模型,集成学习技术方法在F1分数方面提高了约1.63%。集成学习技术的训练时间及检测时间分别为12、26 ms,均小于其他方法。

基于深度学习的笼养蛋鸡健康监测装置研究

为了解决笼养蛋鸡出现健康问题不能被及时发现,从而导致疾病传播的问题,本试验设计了基于深度学习的笼养蛋鸡健康监测装置。该装置由3个部分组成,分别为动力模块、数据采集模块和数据处理模块。动力模块由步进电机提供动力,依据养殖场养殖笼的单个长度和每列鸡笼个数,设置相应参数。数据采集模块由红外测温和图像采集2个部分组成,红外测温采集蛋鸡体温数据,WIFI高清摄像头采集图像数据。数据处理模块分为2个部分,第一部分是对采集到的体温数据进行分析,确定蛋鸡的体温是否正常;第二部分是对采集到的蛋鸡的照片使用YOLACT实例分割算法进行鸡冠和鸡脸的提取:提取到的鸡冠进行色度分析,与正常鸡冠色度进行对比,确定健康状况;提取到的鸡脸与正常和异常鸡脸进行比对,确定健康状况。结果显示,该装置对蛋鸡体温的测量结果虽然与人工测量结果有微小出入,但是在给定的正常与异常体温范围之内,可以准确辨别出蛋鸡体温是否异常;对于鸡只个数的识别率达88.89%,对鸡冠的正常与异常判断准确率高达97.50%,对鸡脸的正常与异常判断准确率达95.00%,整体判断准确率达94.45%。结果表明,该装置可以满足对于常见疾病表征的判断,可以很好地应用于笼养蛋鸡的健康监测。

电力物资质量检测环节语音信号预加重处理方法

针对电力物资质量检测环节中的语音交互式检测信息容易受到周围环境因素的影响问题,提出声音信号预加重方法研究。构建声音信号数学模型,分析其时域特征,以此为基础,计算每帧声音信号频谱能量与概率分布,衡量每帧声音信号谱熵值,检测声音信号端点,估计声音信号先验信噪比推出增益函数,以端点检测结果为界限,以增益函数为依据,采用重叠相加运算处理声音信号,实现声音信号的预加重。实验数据显示,应用提出方法预加重处理声音信号后,其平均信噪比数值最大值为20.15 dB,充分证实了提出方法信号预加重效果较佳。

基于图像处理的烧结质量在线检测系统设计

针对传统烧结质量检测方法存在的不足,设计一种基于图像处理的烧结质量在线检测系统。首先,分析系统结构与功能;其次,详细阐述系统软硬件结构设计;最后,进行实验分析。实验结果表明,该系统具有较高的检测精度和实用性。

基于STM32的环境监测系统设计

为实现工厂、家庭等场合的实时监测,设计了一款小型化、低功耗的环境监测系统,系统采用低功耗STM32单片机作为核心控制系统,利用温湿度传感器、PM2.5烟雾传感器采集环境中的相关参数,通过嵌入式内核处理所采集的数据,再将数据传输到OLED显示屏显示,实现了对周围环境的实时监测。同时,系统采用GSM模块进行无线通信,实现了数据的无线传输。测试结果表明:该环境监测系统能够较好地实现对环境温湿度与PM2.5的监测,并实现数据的远程接收与监测。

时频特征联合VGG-16的风力发电机齿轮箱故障诊断方法

针对传统风力发电机齿轮箱故障诊断存在效率低、实时性较差、准确率偏低等问题,本文提出了一种时频特征联合深度学习的风力发电机齿轮箱故障诊断方法。通过实时测取的箱体振动信号,利用离散小波转换提取信号的时频特征,并联合改进的VGG-16模型,完成齿轮组不同类型故障的诊断。实验结果表明,所设计诊断方法的Recall和mAP值较高,分别为93.51%、91.85%;断齿、磨损以及根裂故障的诊断准确率均在90%以上,且检测实时性良好,能较好地满足实际应用需求。

滚筒式回潮机热风循环系统故障分析及改进

我厂制丝车间的滚筒式叶片回潮机由于使用年限较久,散热能量降低,导致生产过程中循环热风温度达不到工艺要求。通过加大补偿蒸汽的加入量虽能提高筒内的温度,但这会增加叶片湿度与蒸汽外溢消耗。本研究针对上述情况,对该设备进行机械与电气方面的升级改造,以便充分满足生产和工艺指标的需求,从而确保后续工艺的加工条件。

三坐标测量机建立坐标系方法及应用

三坐标测量机属于高精密设备,目前应用在航天航空、机床制造及汽车行业,高精度的检测进一步提高了零件的加工质量。本文主要介绍了三坐标测量机的组成结构和测头系统。通过经典的“3-2-1”法完成典型零件建立坐标系的方法,利用测量实例对使用过程存在的测量误差进行分析,为后续提高三坐标测量零件精度提供参考价值。

一种融合CBAM注意力机制和金字塔卷积的经济鱼类识别方法

海洋经济鱼类图像资源相对较少,导致神经网络训练效果较差,难以对海洋经济鱼类形成有效监管。通过网络抓取并通过数据增广增加图像数量,以ResNet50为基础网络框架,引入卷积块模块注意力机制(CBAM)并且将基础网络中普通卷积替换成金字塔卷积(PyConv)。利用该模型对比目鱼、马鲛鱼、鲻鱼、海鲈鱼、黑鲷鱼和金枪鱼6种常见的海洋经济鱼类进行分类识别,实验结果表明,对于比目鱼、鲻鱼、海鲈鱼和金枪鱼的分类精确率达到了100%,对于马鲛鱼的分类精确率为98.4%,黑鲷鱼的分类精确率为98.3%。实验证明改进后的模型具有较高的识别精度。

一种稳健的船舶水尺检测与识别方法

船舶水尺的检测与识别是实现精准水尺计重的关键。针对人工读取过程容易产生主观性误差以及人力成本较高等问题,提出一种基于计算机视觉的船舶水尺自动检测与识别方法。首先利用SegNet网络结合形态学操作精确定位吃水线位置,然后检测船舶的水尺区域,在水尺区域中使用轮廓检测算法定位水尺字符候选区域并通过卷积神经网络对水尺字符候选区域进行分类,最终根据水尺字符和水线的空间位置关系计算出水尺读数。在相关数据集上对所提方法进行测试,结果表明,所使用的算法在船舶水线检测中效果明显,在船舶水尺字符识别任务中识别准确率达到了94.8%。

基于图像识别的隧道变形监测技术分析与应用

为研究隧道变形监测技术,文章基于图像识别方法,分析了基于图像识别的隧道变形监测技术的基本原理,包括图像目标点位的量测方法、图像坐标精度的标定方法。同时介绍了图像识别技术的硬件和软件系统组成及图像处理过程,然后依托G348线盐源小高山隧道工程,利用图像识别技术对隧道内的沉降变形进行监测,并与人工水准监测结果对比,结果证明图像识别技术监测结果准确、稳定,具有较好的适用性。

基于光纤温度传感的高速公路隧道机电设备监测

将光纤温度传感技术应用于高速公路隧道内机电设备的温度状态监测,具有安全实时的技术优势。为了优化温度监测系统的运行效果,对高速公路隧道内的温度场特点进行分析,据此设计信号分析和异常事件识别判断方法。经过多次现场模拟异常升温测试和长期的运行核实检验效果表明:光纤温度传感系统能够对高速公路隧道内机电设备的异常升温和突发火灾等情况进行及时有效地监测和定位,报警正确率高,误报率低,能够有效地监测高速公路隧道内机电设备的消防安全状态。

基于计算机视觉的鸡蛋新鲜度无损检测

对鸡蛋的新鲜度、贮藏期进行无损检测,在鸡蛋生产、流通、加工领域具有重要意义。该文进行了鸡蛋新鲜度(哈夫值)常规指标在一定温度条件下随贮藏时间变化的试验,采用高分辨率的工业化数字摄像头,以冷光源背向照明方式(照度为10000Lx)获取数字图像,并提取了鸡蛋的图像特征蛋黄指数和气室指数。建立了鸡蛋新鲜度与蛋黄指数、贮藏时间与鸡蛋新鲜度、贮藏时间与蛋黄指数和气室指数的关系模型。得知鸡蛋新鲜度与蛋黄指数呈线性相关性,经检验实测值与预测值平均相对误差为6%;贮藏时间与鸡蛋新鲜度以及贮藏时间与鸡蛋蛋黄指数、鸡蛋气室指数均具有二次函数关系,经检验实测值与预测值绝对误差不超过2d。结果表明基于计算机视觉技术、采用背向照明方式采集的鸡蛋的透射图像得到鸡蛋的蛋黄和气室的图像信息,可以预测鸡蛋的新鲜度和贮藏期。