基于多光谱成像智能入侵检测技术的变电站远程无人值守预警安防系统技术要点及难点分析

随着我国电力事业的迅猛发展,电力系统自动化水平不断提高,各变电站、变电所、高压输电线路等均要求实现少人或无人值守,为了能够有效预警非法人员入侵、火灾、水浸、自然灾害对站内设备安全所构成的威胁等情况发生,从而建设一套功能强大,技术先进的远程视频监控值守系统已经成为电力行业发展的关键。对于无人值守变电站而言,电压等级越来越高,调度管辖范围越来越大,电力供给的重要性越来越强。随着变电站自动化水平不断进步和无人值班变电站的不断应用,其安全性的要求越来越迫切。为此,本文就多光谱成像智能入侵检测技术的变电站远程无人值守预警安防系统技术要点及难点进行分析。

基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法

为避免异常入侵信息过度占据电网存储环境,方便智能电网主机对入侵参量的动态检测与处理,提出基于大数据技术的智能电网异常入侵动态检测方法。在大数据处理架构中,确定异常行为指征的取值范围,联合已获取数据样本,求解入侵风险系数的计算结果,完成基于大数据技术的入侵信息处理。根据动态检测目标定义式,计算威胁性度量指标的具体数值,通过构建损失函数的方法,实现智能电网异常入侵信息的动态检测。对比实验结果表明,应用所提方法后,入侵信息在电网环境中的存储总量低于35%,符合动态处理电网异常入侵信息的应用需求。

基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计

针对传统集中式入侵检测系统存在的检测精度低,误报率高等问题,本研究提出了一种基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计方案。该系统采用分布式架构,结合深度学习、机器学习等人工智能技术,可实现对网络流量的高效、准确检测。通过详细的系统架构设计和数据处理流程描述,本文展示了系统的实现细节。经测试证明,本系统的设计不仅能够自适应地学习和识别网络中的异常行为,提高检测效率,还具有更高的检测精度和更强的鲁棒性,实现了对大规模网络的实时监控和快速响应。同时,通过协同工作和信息共享,分布式入侵检测系统能够更全面地检测网络中的潜在威胁,提高整个网络的安全防护能力。

高光谱成像技术在叶菜无损检测中的应用研究进展

高光谱成像技术结合了传统成像技术和光谱技术的优点,具有“图谱合一”的特点。图像信息可以直观反映物体的外部特征,光谱信息可以检测物体的内部品质,已经广泛应用于农产品的快速无损检测中。本文介绍了高光谱成像技术的原理和图像数据处理方法,综述了高光谱成像技术在叶菜品质检测、氮元素检测、农药残留检测、病害诊断和环境胁迫监测等方面的应用,并结合目前存在的问题进行了总结与展望,以期通过该技术的应用更好地促进我国农业的发展。

基于人工智能的网络入侵检测技术研究

引言 网络入侵手段日益复杂,传统机器学习法很难识别入侵行为。因此,应引入现代信息技术提高网络入侵检测技术水平。人工智能技术高速发展,为自然语言处理、语音识别、图像识别提供技术保障,高效处理海量数据信息,以新方法处理多属性入侵数据。在网络入侵检测工作中,应用人工智能技术,有助于提高网络入侵检测准确率,降低漏警率、虚警率。本文基于人工智能,重点讨论网络入侵检测技术的相关问题。

激光诱导等离子体光谱元素成像技术研究进展及其在核材料检测领域的应用

激光诱导等离子体光谱(LIPS)元素成像技术以其具备测量不受辐射本底影响、测量速度快、样品制备相对简单、可远程分析放射性样品等优势在核材料检测领域展现出巨大的潜力。对激光诱导等离子体光谱元素成像技术的成像系统和数据处理两个方面进行综述,并对其研究进展和在核材料检测领域的应用进行综合分析,总结LIPS元素成像技术的优势与面临的挑战,对LIPS元素成像技术在核材料检测领域的发展趋势进行了展望。

高光谱成像技术下的冷鲜猪肉品质无损检测方法分析

冷鲜猪肉品质检测可以帮助检测者了解猪肉具体情况,以避免不合格产品流入市场,是农产品检测的重要工作之一。本文首先对高光谱成像技术进行简单分析,在此基础上探讨高光谱成像技术下的冷鲜猪肉品质无损检测内容、常规冷鲜猪肉品质检测的不足,最后论述该技术的具体应用方法,分别就准备工作、样本处理、数据采集、数据加工、光谱特征分析等内容进行论述,以客观呈现高光谱成像技术的特点和优势,为其在冷鲜猪肉品质无损检测工作中的进一步运用提供少许参考。

基于LSTM-PCA智能算法的网络入侵检测技术研究

数字经济正以新技术和新应用的方式朝着新阶段深化发展,为应对网络安全新局势,依托人工智能对网络入侵检测进行技术研究十分必要。研究基于人工智能网络入侵检测技术进行网络入侵检测与人工智能检测技术分析,创新设计了基于主成分分析(PCA)的循环神经网络长短期记忆人工神经网络(LSTM)算法,设计了LSTM-PCA入侵监测模型实施入侵检测的数据集、数据预处理、设计模型为步骤进行实验和检测,以期在提高网络入侵检测效率的同时,促进安全技术产业稳步发展,从技术层面实现对人民安全、经济安全、国防安全的有效保障。

基于高光谱成像技术的水果品质无损检测研究

在现代农业科技的快速发展下,人们对水果品质的需求越来越高,传统的检测手段已经很难满足人们对水果品质的需求。针对目前我国水果品质监测中存在的问题,提出一种基于高光谱成像技术的水果品质无损、快速、精确评价的新方法,开展基于高光谱成像的果实品质精确无损检测方法研究。在今后的研究中,这种方法将会越来越广泛地应用于农业生产的各个方面,从而为实现现代农业的可持续发展做出积极的贡献。

高光谱成像技术在农作物检测中的应用进展

本文首先介绍了传统农作物检测方法的不足,随后概述了高光谱成像技术的原理、系统构成以及其在农作物识别和品质检测中的应用进展。同时,本文还分析了高光谱成像技术在农作物检测中面临的挑战和发展趋势。

高光谱成像技术在食品品质与安全检测中的应用研究

如今食品安全问题越来越受到人们的重视,为了保证人民群众饮食安全和身体健康,食品检验技术得到了快速发展,其中高光谱成像技术以其独特的优势在食品检测领域发挥着重要作用。论文将重点探讨高光谱成像技术在食品品质与安全检测中的应用,从不同角度分析高光谱成像技术的具体工作原理及特点,并结合高光谱成像技术实际应用情况,探究提高检测效果的有效措施,以期为相关研究提供参考依据。

融合人工智能与无线通信的热成像局放检测技术研究

热成像局部检测技术中红外热像仪和局部放电检测仪之间由于相互作用会引起干扰现象,严重影响数据检测的准确度。针对这一问题,文中设计了一套深度学习算法与无线通信技术相结合的检测方案。在分析装置之间干扰原理的基础上,对干扰数据进行采集与筛选,并设计了深度学习算法的训练任务,对数据进行优化,提高检测中的抗干扰能力。将算法与无线通信技术融合互动,对筛选后的干扰数据进行优化,提高了数据的准确性。在MATLAB/Simulink平台中进行的仿真测试结果表明,所设计方案可以将干扰信号抑制在10bit之内,且正向最大幅值均比传统算法低2bit以上,大幅提高了数据检测的准确性。

光谱技术在果品无损检测中的应用研究进展

介绍了常用的果品无损检测方法,包括电子鼻法、X射线计算机断层成像法、机械方法、磁共振(核磁共振)成像光谱学法、拉曼光谱学法、近红外光谱技术等;重点综述了高光谱成像技术在无损检测水果结构特性、生化成分和安全性等方面的研究进展,以期为水果品质的无损检测研究提供参考。

近红外光谱及成像在果品无损检测中的应用

近红外光谱及成像技术作为新兴传感无损检测技术,具有绿色、无污染、非破坏性等优势,为果品品质领域的快速、无损检测提供新的方法和手段。文章综述近红外光谱及成像技术在果品品质检测中的研究进展,介绍近红外光谱和成像技术的基本原理,分析近红外光谱技术在果品品质检测中的化学组成、成熟度评估和小型化设备开发的应用现状,探析近红外光谱成像技术在果品外观和质量、病虫害诊断中的应用现状,阐述其在果品组分分布和缺陷识别等方面的技术优势。同时,探讨近红外光谱及成像技术与人工智能、物联网结合应用的巨大潜力,以及对提高果品检测效率、精度和改善供应链智能管控等方面的应用前景做出展望,以期为果品无损检测的应用研究提供参考。

高光谱成像技术在果蔬品质与安全无损检测中的原理及应用

水果和蔬菜的品质与安全是消费者最为关心的问题。传统的化学检测方法是一种费时费力的破坏性检测技术。随着成像和光谱技术的快速发展,高光谱成像技术已经广泛应用于农产品品质与安全的快速无损检测中。高光谱成像技术融合了传统的成像和光谱技术的优点,可以同时获取被检测物体的空间信息和光谱信息,因此该技术既可以像检测物体的外部品质,又可以像光谱技术一样检测物体的内部品质和品质安全。目前,已经有大量的基于高光谱成像技术检测水果和蔬菜品质与安全的研究性论文发表,为了深入了解高光谱成像技术的检测原理并跟踪国内外最新的研究进展,综述了高光谱成像技术在水果和蔬菜外部品质、内部品质和品质安全检测中的原理、发展和应用。另外,还简要介绍和讨论了高光谱成像系统的构成、常用的数据分析方法、发展趋势及面临的挑战。

基于光谱和成像技术的作物养分生理信息快速检测研究进展

该文阐述了应用光谱和成像技术进行作物养分生理信息快速检测的主要研究进展和发展趋势。介绍了光谱和成像技术的基本原理、常用数据处理方法、建模方法和模型评价指标,重点总结了光谱和成像技术在5种常见农作物(水稻、小麦、油菜、玉米、大豆)的养分生理信息检测中的应用成果和研究进展(主要包括叶绿素类和氮素检测,病虫害、水分、杂草、重金属、农药胁迫诊断及产量预测等方面),分析了光谱和成像技术在作物生长信息检测的发展趋势。结果表明,光谱和成像技术能够快速无损获取作物养分生理信息,并能有效地对作物长势和逆境胁迫响应进行动态监测,对实现农业的精准化、数字化、信息化及智能化管理和作业具有重要意义。

基于地面多光谱成像技术的茄子灰霉病无损检测研究

实时、便捷、可靠的作物病害诊断方法是进行科学的作物喷药管理的基础,也是精细农作的关键技术之一。根据感染灰霉病菌的茄子叶片的光谱反射特征和相应的特征波段的图像信息,利用基于地面的包含绿、红、近红外三波段灰度图的多光谱成像技术对染病茄子叶片进行病斑的无损检测。目的是建立能准确反映植物病害状况的检测模型,实时过滤掉土壤噪声、气候条件等环境干扰,实现对植物健康状况进行快速、准确、非破坏性检测。结果显示,利用绿、红和近红外三通道图像信息算法模型,能够在有干燥的土壤和枯叶等干扰下对灰霉病斑进行较好的识别,为植物生产中病害的在线无损检测提供了新的方法。

基于高光谱成像技术的小黄瓜水分无损检测

利用近红外高光谱成像技术对小黄瓜的水分进行无损检测研究。采用多元散射校正和Savitzky-Golay卷积平滑对900~1700 nm波段范围内的原始光谱进行预处理，选取最优的预处理方法；运用偏最小二乘回归系数选择特征波长，建立全波段和特征波长下的偏最小二乘水分预测模型。结果表明，经过Savitzky-Golay卷积平滑处理后的光谱建模效果最好，且利用特征波长建立的小黄瓜水分校正和验证模型的相关系数和均方根误差分别为0.86，0.90和0.111，0.156，优于全波段建立的模型。研究表明，采用高光谱成像技术对小黄瓜水分的无损检测是可行的。

农产品外部品质无损检测中高光谱成像技术的应用研究进展

高光谱成像技术是一种传统图像及光谱的融合技术,可以同时获取研究对象的空间及光谱信息。由于图像数据能反映农产品的外部特征、表面缺陷及污斑情况,而光谱数据又可以对物体内部物理结构及化学成分进行分析。因此,近几年在农产品品质无损检测中引起越来越多的关注,成为一个研究热点。为了跟踪国内外的最新研究成果,对高光谱反射及荧光成像技术应用于农产品(水果、蔬菜、肉类、谷物等)的外部品质检测进行了分类综述,以期为高光谱技术在农业方面更广阔的应用提供参考。

高光谱成像技术在食品品质无损检测中的应用

高光谱成像技术结合光谱技术和图像技术的优势,能够很好的捕获光谱信息和图像信息。其丰富的光谱信息能够有效的提取样品内部特征。该分析技术已广泛应用于检测食品的水分含量、新鲜度、生物污染等。本文介绍并分析了高光谱成像技术在食品检测中的各种应用,指出了目前高光谱成像技术存在的不足之处,指明了该技术领域工作者今后的重点研究方向,并对高光谱成像技术发展前景进行了分析和展望。