基于改进YOLOv7-Tiny技术的变电设备红外图像识别系统

原始YOLOv7-Tiny在处理变电设备红外图像时会面临识别精度不足和处理速度较慢的问题。为了解决这些问题,引入了一种新的模型调整策略,并对比了改进前后算法在标准红外图像数据集上的表现。结果显示,改进后的YOLOv7-Tiny在识别精度和效率方面明显提升。通过对YOLOv7-Tiny进行针对性的优化,可以显著提升变电设备红外图像的故障检测能力,为电力系统的稳定运行提供更可靠的技术支持。

数字图像处理技术在火焰测试中的应用

开发了基于VC++.NET的红外图像识别系统。应用该系统对固体推进剂发动机排气羽焰图像进行了数字图像处理,得到了排气羽焰的亮度分布,实现了固体推进剂发动机排气羽焰的分析与参数识别。处理结果表明,该系统达到了对固体推进剂发动机排气羽焰图像总体分析与参数识别的目的,为固体推进剂发动机排气羽焰的分析与参数识别提供了一种全新的方法。