基于YOLOv5的无人机实时目标检测研究

本文针对无人机在实时目标检测领域的应用场景进行分析,强调了实时目标检测在无人机自主导航和监测任务中的重要性。针对大目标、目标被遮挡,以及小型目标检测挑战性问题,研究人员提出了利用基于YOLOv5的无人机实时目标检测模型方法,旨在研究无人机实时目标检测的准确性和小目标识别能力提升。通过将YOLOv5s模型与YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny两个轻量化模型进行对比,验证本文采用模型目标检测的有效性和泛化能力。实验结果表明,本文模型有较强的特征提取能力和特征表达能力,对小目标语义信息较为敏感,本文采用的YOLOv5算法模型性能更优,预测准确率更高,小目标识别能力提升,可以为无人机实时目标检测提供高效可靠的解决方案。

电力线路智能故障诊断系统的应用与研究

随着我国城镇化建设不断推进,对电力能源的需求与日俱增,这对输电线路提出较高要求,为此,电力企业力应当加大力度诊断输电线路应用中的故障缺陷,维系电力线路运行安全性和稳定性。借助智能故障诊断系统,能够发现跳闸故障的发生,准确定位故障发生位置,合理分析故障类型,为故障维修人员提供科学参考与依据,进而保障电网安全稳定运行。本文从现有电力输电线路运行与维护现状出发,明确阐述了输电线路故障诊断重要性及影响因素,在此基础上结合实际案例针对电力线路智能故障诊断系统的应用展开了探讨,验证出智能故障诊断系统具有较强的准确性、高效性,可以更好的推进电力系统建设与发展。