融合时序关系和上下文信息的时间动作检测方法

时间动作检测是视频理解领域中具有挑战性的任务。先前的时间动作检测模型主要关注视频帧的分类,而忽略视频帧之间的时序关系,导致时间动作检测模型的性能下降。为此,提出融合时序关系和上下文信息的时间动作检测方法(temporal action detection based on enhanced temporal relationship and context information,ETRD)。首先,设计了基于增强局部时序关系注意力机制的全局特征编码器,关注相邻帧的时序关系;其次,构建基于上下文信息的时序特征增强模块,融合上下文信息;最后,通过头部输出分类和回归结果。实验结果表明,所提出的ETRD模型在THUMOS14和ActivityNet1.3数据集上的平均mAP(mean average precision,平均精度均值)分别达到了67.5%和36.0%。相比于Actionformer模型的66.8%和35.6%,ETRD模型的平均mAP分别提升了0.7%和0.4%。利用视觉传感器,所提出的模型可检测出行为类别和持续时间。同时,结合心率等生理信号,可实现个体健康状态管理,为远程医疗、智能监控等提供了一种解决方案。

漏电断路器动作特性检测装置的研究

动作特性检测是漏电断路器工作性能检测中重要的一部分,通过对动作特性检测,分析动作特性数据变化可对漏电断路器的工作性能做出评估和预测,并可针对暴露的性能缺陷进行改进,提高其工作时的稳定性。为满足对于漏电断路器动作特性检测的要求,设计了一台动作特性检测装置,主要由工业控制机、剩余动作电流生成模块、电流调整模块、剩余动作电流检测模块、动作时间检测模块、自动复位及合闸模块等组成;检测装置实现了对于漏电断路器动作特性连续实时、高效、精确的测量。

用于弧光保护装置的检测系统

中低压母线发生弧光短路故障时,弧光保护系统可以在电弧光燃烧危害扩大前切断故障,确保操作人员安全,将故障损失降至最低,已广泛应用于电力系统和厂矿企业等。但日常维护时,缺乏专业的工具对弧光传感器和弧光保护装置进行检测,参照其它保护装置的检验方法无法判断系统运行是否正常。本文提出的用于弧光保护装置的检测系统,包括光源、控制单元以及电流发生器,可以实现对弧光传感器精度、弧光保护动作时间和弧光保护电流精度进行检测,确保发生弧光短路故障时,弧光保护系统可以快速准确的切除故障。