基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测

提出一种基于人工智能的电厂油罐区非标准化作业检测系统,阐述了系统各个组成模块及非标准化作业检测的具体流程,通过人工智能图像分析和高精度定位手段实现对现场人员的位置、行为的定位和分析,以及现场作业和违章管控的智能化,大幅度提升了人员的安全意识和安全管理效率,提升了电厂安全风险管控的信息化、智能化水平。

基于深度学习的蔬菜田精准除草作业区域检测方法

【目的】蔬菜生长随机,杂草种类众多。传统杂草识别算法复杂,且仅识别出杂草,未能精准确定除草作业区域。本研究以蔬菜及其伴生杂草为研究对象,拟探索一种基于深度学习的杂草识别与精准除草作业区域检测方法。【方法】通过将原图切分网格图像,利用深度学习模型识别蔬菜、杂草及土壤,将包含杂草的网格图像标记为除草作业区域。选取ShuffleNet、DenseNet和ResNet模型开展识别试验,并采用精度、召回率、F_(1)值和总体准确率、平均准确率分别对验证集和测试集进行评价分析。【结果】所选的3种网络模型均能较好地识别杂草和蔬菜,其中ShuffleNet为杂草识别最优模型,其对杂草的识别具有较为均衡的精度和召回率,分别为95.5%、97%,且其识别速度也达最优,为68.37 fps,能够应用于实时杂草识别。【结论】本研究提出的除草作业区域检测方法具有高度的可行性和极佳的识别效果,可用于蔬菜田间杂草的精准防除。

基于改进YOLOv7的码头作业人员检测算法

广角监控图像中人员目标检测对于码头智能安防具有重要意义。针对传统YOLOv7算法在码头广角监控图像识别中,存在小目标特征提取能力弱、人员检测准确率低等问题,研究了基于改进YOLOv7的码头作业人员检测算法。为提升人员目标多尺度特征的检测性能及鲁棒性,设计了平衡码头人员分类与定位任务的上下文解耦(task-specific context decoupling,TSCODE)结构并联合聚集-分发机制(gather-and-distribute,GD),增强网络多尺度特征融合能力;为增强网络对作业人员等小目标的特征提取能力,在主干网络末端引入了基于双层路由注意力机制(bi-level routing attention,BRA)的视觉transformer模型(BRA-ViT),捕捉小目标人员的位置、方向与跨通道等信息;为提升检测速度并保持检测精度,提出了基于slim-neck的颈部层网络轻量化方法,降低参数量与计算量;为降低漏检率与误检率,引入了基于最小点距离的交并比损失函数(minimum-point-distance-based intersection over union,MPDIoU)计算边界框的坐标预测损失,提升边界框回归的准确性与计算效率。为验证算法效果,采集白天、夜晚不同时段下码头前沿、堆场、卡口等场景的广角监控图像,构造标注数据集并设计消融与对比实验。实验结果显示:所提算法对码头作业人员检测的平均准确率为90.6%,平均检测速度为39 fps;与Faster R-CNN、SSD、YOLOv3、YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等算法相比,其平均准确率分别提升了13.8%、15.8%、8.5%、5.2%、2.7%和3.5%,平均检测速度与基准YOLOv7算法性能相当。所提算法对码头作业人员识别具有较高的检测精度与检测速度,满足码头安防场景中作业人员检测准确性与实时性的要求。

电力计量装置现场检测移动作业应用

计量装置作为供电公司和用电用户之间核算电费的工具,计量装置的有效性和准确性直接影响用户的利益和供电企业的经济效益。设计了一种计量装置现场检测移动作业方案,给出了电力计量装置现场检测移动作业系统拓扑图,并对业务流程进行了优化,其可以加强计量装置用户申请校验、首次校验和周期校验工作,帮助供电公司形成完整的计量装置检测流程。计量装置现场应用表明,其保障了用电、供电双方的利益。

面部特征融合的电力作业头疲劳检测方法研究

针对电力员工作业疲劳状态检测过程中存在光照不均、噪声干扰以及准确率低等问题,在AdaBoost级联分类器算法的基础上,提出一种对电力员工进行多特征疲劳状态检测的方法。首先,对图像进行预处理,利用Retinex算法对图像进行增强;其次,用Haar特征表示人脸特征,LBP特征表示眼部和嘴部特征,利用训练好的分类器进行人脸检测以及眼部、嘴部特征的提取;最后,根据眼部高宽比和嘴部宽高比分别对眼部闭合状态和嘴部张闭状态进行判别,并用PERCLOS原理统计员工眼部闭合频率,结合打哈欠时嘴部规律性闭合情况来完成疲劳状态判别。实验结果表明:该方法能在复杂背景下快速检测出疲劳状态,具有较强的适应性和鲁棒性。

基于LSTM预测模型的应用性能异常检测

目前高性能计算系统规模和复杂性不断增加,应用软件作业性能异常的原因变得更加复杂多样,传统的针对基于监控数据进行人工分析的方法存在效率低下和过分依赖分析人员经验的问题。提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的性能异常检测方法。以天气预报模式WRF为研究对象,首先从历史作业数据中学习出正常性能数据的变化情况,然后通过引入boxplot方法对LSTM模型预测值与实际观测值之间的残差进行统计分析,并将大于下四分位的数据判定为异常,从而实现应用软件作业性能异常的检测。实验结果表明,上述方法不仅可以较好地检测出性能的异常,而且能适用于多种不同类型的数据集。

作业抄袭检测系统的设计与实现

针对教学过程中普遍存在的作业抄袭现象,笔者设计了一个作业抄袭检测自动化系统,能够自动从作业集中识别出彼此存在抄袭嫌疑的作业对象,并高亮雷同部分的内容,克服了以往人工鉴别过程效率低的缺点,对遏制作业抄袭现象会起到积极作用。

桥梁检测综合作业车运动控制与仿真

对桥梁检测综合作业车工作装置的臂架运动进行了分析,建立了桥梁检测综合作业车的臂架刚性运动微分方程。利用ADAMS仿真桥梁检测综合作业车工作状态,为实现臂架未端的控制提供了依据。在建立液压缸位置控制系统模型基础上,分析了传统PID及模糊控制器优缺点,提出了PI+模糊规则自校正的控制策略,Matlab7.1仿真结果表明采用这种控制方法,电液位置控制比例系统的动态特性满足性能要求。

桥梁综合检测作业车臂架柔性多体动力学的建模与仿真

基于柔性多体动力学理论和拉格朗日方程建立了三节臂的桥梁检测车臂架的机械系统动力学模型.通过数值求解并结合动力学仿真分析软件,证明了采用柔性多体动力学方法建立的桥梁检测车臂架的运动微分方程,可以准确地描述桥梁检测车的各项动力学特性,通过桥梁检测车臂架末端轨迹和驱动特性分析,还表明对轻质长臂杆的桥梁检测车臂架系统考虑柔性变形的影响是非常必要的.在此基础上,对桥梁检测车臂架采用双闭环(PD)控制,为桥梁检测车工作装置轨迹控制及实现探测装置平稳和高精度的轨迹跟踪提供参考.

基于物联网技术的变电站安全作业检测系统研究及实践

物联网技术是国家重点发展的新兴技术之一,为我国实现智能电网建设提供强有力的技术支持。为此,探讨了新兴的物联网技术的优势及当前变电站作业中存在的安全问题,提出了基于物联网技术构建变电站安全作业检测系统的具体策略。

车载设备检测作业自动分析系统的研究与设计

通过对车载设备出入库检测作业流程分析,指出其中影响检测作业质量的关键环节。结合车载设备检测作业的实际情况,提出车载设备检测作业自动分析系统的设计方案,探讨该系统的结构、功能和工作原理。

“作业项目&产出检测”法人才培养质量评价系统的开发

对前期在现代学徒制试点企业中推行的"作业项目&产出检测"法人才培养质量评价方式进一步完善的基础上,开发软件系统并在在企业内部发布运行。系统不但可以完成对学徒(学生)所在岗位人才培养质量的考核评价,而且可以通过企业管理人员对考核评价的方式和效果进行监管,以达到为企业培养、选拔合格人才的目的。

桥梁检测作业车刚柔混合多支点底盘支承力估算方法

桥梁检测作业车在架设状态需要使用刚性的稳定支腿支承,同时为保证驻车稳定性和自移位行驶稳定性,轮胎与桥面间需有足够的附着力,这种由悬挂、车桥和轮胎构成的车桥支承为典型的非线性柔性支承,目前针对车桥支承尚无精确计算方法,为了分析这种刚柔混合的多支点底盘支承力,在做了大量试验测试的基础上,提出了用多级变截面弹性体模拟车桥支承的估算方法,对车架结构和各支承反力进行有限元分析,并通过现场实地考核,采用监控稳定支腿油缸支承力的技术措施和测量底盘上沿下沉量的方法,通过现代分析理论对强度、防倾翻和自移位进行评定。

桥梁检测综合作业车工作装置控制策略研究

以桥梁检测综合作业车工作装置液压缸为研究对象,在建立液压缸位置控制系统模型基础上,采用Matlab7.1进行了仿真和动态分析,研究了电液位置控制比例系统的动态特性。在分析传统PID及模糊控制器优缺点的基础上提出了PI+模糊规则自校正的控制策略,仿真结果表明采用这种控制方法,电液位置控制比例系统的动态特性能满足性能要求。

桥梁检测作业车桁架式升降塔建模及有限元分析

桥梁检测作业车桁架式升降塔是由型钢焊接而成的空间超静定桁架结构,其载荷工况较多,与伸缩机构存在着竖向摩擦载荷,下回转体与伸缩作业平台根部存在着单向承压接触。采用有限元分析手段对升降塔结构进行了详细分析,对其强度进行了评定。通过现场考核证明,利用有限元分析方法得出的升降塔受力状况和应力分布是符合实际的。

桥梁检测作业车转台架的结构有限元分析

采用有限元分析方法对桥梁检测作业车转台架进行详细分析,对其强度进行评定,并得出结构的应力、应变、位移和安全系数分布图,使薄弱处和危险点清晰可见,为结构改进提供了数据基础。通过现场实地考核证明,利用有限元分析方法得出的转台架计算应力是符合实际的。

作业环境检测与评价课程教学改革的实践研究

为了满足创新型人才培养的需求,根据作业环境检测课程的特点,结合教学实际,从教学模式、教学内容、实验教学方式和考核方式等方面对作业环境检测课程进行改革,通过教学改革激发了学生的学习兴趣和积极性,提高了学生分析问题、解决问题的能力和创新能力,使学生具备从事作业环境检测工作的能力和综合素质。

“作业项目&产出检测”法人才培养质量评价的实施——以纺织品检验与贸易专业为例

以纺织品检验与贸易专业为例,结合学徒(学生)在纺织品检验机构开展的现代学徒制试点工作,阐述了采用“作业项目&产出检测”法对检验岗位和非检验岗位进行人才培养质量评价的实施方式,对建立和完善现代学徒制人才培养质量评价具有一定的借鉴意义。

基于“作业项目&产出检测”法的高职现代学徒制人才培养质量评价的实践

"作业项目&产出检测"法的质量评价是在现代学徒制模式下产生的人才质量评价方法。这种评价方法以生为本,以岗位能力为考核重点,注重考核反馈,帮助学生掌握"作业项目&产品检测"法要求的工作任务和技术关键,使专业的人才培养满足企业岗位需求,为人才培养质量评价探索切实可行、行之有效的方法,为建立完善的现代学徒制人才培养质量评价机制进行有益的尝试。

QJ10 型自行式桥梁检测作业车液压传动系统

１概述ＱＪ１０桥梁检测作业车（见图１），是徐州液压气动机械公司与西安公路交通大学联合开发的集机、电、液技术于一体，填补国内空白，替代进口的高技术产品，该产品是用国产东风ＥＱ１１４１Ｇ１Ｊ二类汽车底盘上加装具有２级回转、３级变幅、２级伸缩形成的３维空间...