智能检测技术支持下的输电线路外破点位快速精准识别分析

本研究基于改进YOLOv5的智能检测技术,实现输电线路外破点位的快速精准识别。针对户外复杂环境下输电线路外破隐患检测的挑战,提出结合领域自适应和注意力机制的算法优化策略,以提高检测的准确性和鲁棒性。首先通过集成卷积块注意力模块增强特征提取能力,以应对复杂背景干扰。同时,采用多尺度特征域自适应策略,结合域自适应神经网络策略,通过迁移学习实现跨域检测。此外,对传统的非极大值抑制方法进行改进,引入DIOU-NMS以提升多类别检测性能。改进后的算法在精度、召回率和平均精度均值(mAP)等指标上均优于传统YOLOv5算法。具体来说,精度从86.7%提升至92.7%,mAP从82.7%增至92.2%,召回率也从82.7%提高至86.9%。模型整体性能的提升表明了改进措施的有效性,为输电线路外破隐患的智能检测提供高效且准确的解决方案。

共同生产视角下生活垃圾分类效果评价与政策驱动路径——基于中国中东部地区19个城市的模糊集定性比较分析

现有研究大多使用生活垃圾处理效率来衡量生活垃圾分类效果,尚缺乏公众参与视角下的生活垃圾分类效果评价。该研究基于共同生产理论对生活垃圾分类效果进行评价,将垃圾分类共同生产效果划分为高低不等的4个档次,并提出公民侧与政府侧的6个政策驱动因素,应用模糊集定性比较分析方法,分析中国中东部地区19个城市生活垃圾分类案例,剖析政策因素的必要性并探索高水平的垃圾分类共同生产效果的政策因素组合路径。研究表明:①在单因素层面,对公众进行“物质奖励”与“精神引导”,以及政府“绩效考核”与“提升公信力”,是实现高水平垃圾分类共同生产的必要政策驱动因素。②实现最强的垃圾分类共同生产需要综合调用政府侧和公民侧两方的政策措施,即4个必要政策驱动因素缺一不可。当缺少一个必要政策因素时,“强”共同生产就会转化为低一档的“较强”共同生产。③公民侧的强制与惩罚,以及政府侧的财政压力,对于实现“强”共同生产具有积极作用,且存在替代关系。该研究在理论上弥补了垃圾分类效果的评价机制,在实践层面有助于中国地方政府制定有效的政策措施促进公民积极参与垃圾分类,实现国家倡导的“政府推动,全民参与”垃圾分类情景。