基于改进YOLOv5s的个人防护设备检测算法研究

由于施工现场环境复杂、遮挡物多,由无人机收集到的工人个人防护设备(包括安全帽、反光背心)图像具有目标小、检测难度大的特点,使用原YOLOv5s模型进行检测存在错检、漏检的问题。因此,文章提出了一种基于改进的YOLOv5s的个人防护设备检测算法,通过在YOLOv5s模型中引入动态稀疏注意力模块,使模型更关注有价值的区域,并对损失函数进行优化,将原YOLOv5s模型的CIoU损失函数替换为Focal-EIoU损失函数,减少损失函数的自由度提高模型的性能。实验采用无人机采集和网络检索获得的自建个人防护设备数据集来进行训练。实验结果表明,经过100次迭代训练后,改进算法对于个人防护设备检测的FPS提高了6.79%,mAP提高了9.59%。由此可见,文章所提出的改进算法有效降低了模型的误检率和漏检率,在个人防护设备的检测上表现出了良好的性能。

基于机器视觉技术的自动电器设备检测与识别算法研究

本研究旨在探索基于机器视觉技术的自动电器设备检测与识别算法,以提高电器设备的监测和管理效率。我们将深入研究机器视觉的基本原理,包括图像处理、特征提取和深度学习技术,以及目标检测和图像分类算法。同时,我们将关注数据采集和预处理的关键步骤,以确保算法的准确性和鲁棒性。此外,我们将提出改进和优化方法,以应对电器设备多样性和复杂性带来的挑战。最后,我们将讨论算法在实际应用场景中的潜在用途,并展望未来的发展趋势。通过本研究,我们期望为电器设备的自动检测与识别领域提供新的见解,为提高设备监测和维护的效率做出贡献。

特种设备检测用仪器设备期间核查方法的应用

期间核查是确保仪器设备的准确性、可靠性、功能性与量值溯源性以及检验检测数据结果准确性的重要手段。本文通过对仪器设备期间核查的方法理论、结果评价以及需进行期间核查的典型特种设备检验检测仪器设备期间核查的具体方法应用等方面的探讨,为仪器设备的期间核查提供了些许参考。

城市轨道交通设备检测与认证体系研究

城市轨道交通系统的安全性和效率对现代城市运营至关重要。随着城市化的快速发展,现有的设备检测与认证体系面临种种挑战。传统检测技术虽能覆盖基本需求,但在高负荷运营环境下的限制和低效率问题逐渐凸显。针对这一问题,提出了采用人工智能和机器人技术的先进检测方案,以提高检测的全面性和非侵入性。同时,对认证流程进行了电子化和简化处理,引入快速通道以适应快速发展需求。此外,还建议制定新的技术标准和操作指南,以及建立动态的改进与反馈机制,确保检测与认证体系的持续优化和适应性。这些措施有望显著提升系统的安全性和服务质量,保障城市轨道交通的顺畅运行。

超声导波技术在特种设备检测中的应用研究

特种设备是国民经济、生产、生活中不可或缺的一部分,它的安全可靠与否,直接影响着国家、人民的生命和财产。但特种设备的结构与服役环境的复杂性,使得常规的测试手段很难达到高精度、高效率的要求。超声导波是一种非接触式、高灵敏的检测方法,是目前国内外研究的热点。本论文主要研究了超声导波技术在特种设备测试中的应用,并讨论了其技术原理、优点和挑战。

基于涡流检测技术的承压特种设备检测分析

涡流检测技术是一种以电磁感应原理为基础的无损检测技术,其工作原理是:当检测装置工作时,其前端探针会通入交流电,当其接近被检测物体时,在磁场的影响下,被检测物体会产生涡流,如果被检测物体中有缺陷,那么它所产生的涡流就会发生改变,而涡流的改变反映到检测装置中,就是阻抗和电压的变化,通过检测装置所显示的电阻和电压的变化,就可以对被检测装置的是否有缺陷,由于承压特种设备的工作环境恶劣且存在一定的安全风险,因此对其进行定期检测是非常重要的。涡流检测技术作为一种无损检测方法,具有非接触式、高效率、不损伤设备等优点,因此在承压特种设备检测中得到了广泛应用。基于此,本文章对基于涡流检测技术的承压特种设备检测进行探讨,以供相关从业人员参考。

人工智能技术在特种设备检测中的应用分析

文章阐述了特种设备检测的重要性与面临的挑战,强调了在确保设备安全运行和预防事故方面的关键角色。介绍了人工智能技术的基本概念、发展历程及其在各行各业中的应用前景,特别是在特种设备检测领域。详细讨论了人工智能技术,如图像识别与分析、数据分析与故障预测、机器人自动化检测等在特种设备检测中的具体应用实例,并展望了人工智能技术推动特种设备检测领域发展趋势的三个主要方向:检测流程的智能化与自动化、检测数据的深度利用与管理改进、以及人工智能技术在未来检测领域的扩展应用。文章总结了人工智能技术在特种设备检测中的应用对提高检测效率、保障设备安全有着重要的意义,并对未来的发展方向提出了前瞻性的展望。

基于数据库的放射设备检测信息化平台建设

随着放射诊疗设备的日益增多,国家标准的逐步规范,传统的对放射诊疗设备的检测模式已经不能满足检测工作的需求,存在记录速度慢、无法现场计算并得出检测结果、无法与设备基线值直接比较等问题。提出了一种基于数据库的放射诊疗设备检测信息化大数据平台的建设方案,并详细论述了数据库的分类和构建过程。大数据平台的推广及应用,实现了检测数据数字化、平台化管控、数据自动分析、报告自动出具和设备历史数据比对等功能,提高了检测的准确性和工作效率。

基于物联网技术的煤矿井下机电设备检测技术研究

煤矿井下机电设备是保障煤矿生产安全和效率的关键,包括提升机、输送系统、通风机等多种设备。一旦这些机电设备发生故障,会出现生产停滞甚至人员伤亡的情况。物联网技术通过集成智能传感、数据分析、远程监控及预测性维护等现代技术手段,为煤矿井下机电设备的状态监测和故障诊断提供了新的解决方案。文章研究物联网技术在煤矿井下机电设备检测中的应用,包括智能传感技术、数据融合与分析、远程监控系统的应用。

基于改进YOLOX的变电站工人防护设备检测研究

为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重,增加对模型误判的惩罚,对模型进行优化;其次在算法主干网络中引入CBAM注意力模块提高神经网络对工人防护设备的感知能力;最后在算法Neck部分,将UpSample结构用于多尺度特征融合,加强网络的细节表达能力,从而提升对小目标困难样本的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOX模型平均精度均值达到87.24%,与已有YOLOX模型相比提升2.46%,具备有效性,适用于变电站工人防护设备检测。研究结果可为电气工人提供更高的防护装备检测精度。

汽车充电桩技术原理与设备检测-交流篇

在能源危机和生态环境保护背景下,全球汽车工业逐渐向节能环保、绿色产业转变,随着销售量的节节攀升,配套的充电设施数量及质量制约着电动汽车产业的发展,充电桩作为电动汽车的加油机,对其系统原理及设备检修进行研究具有非常重要的现实意义。

基于改进YOLOv5的电力设备检测算法

针对电力设备背景复杂、小目标密集等特点导致无人机智能电力巡检精度低、效果不佳等问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测算法。首先在原模型上增加一层检测层,重新获取锚点框以便能更好地学习密集小目标的多级特征,提高模型应对复杂电力场景的能力;其次对模型的特征融合模块PANet结构进行改进,通过跳跃连接的方式融合不同尺度的特征,增强信息的传播与重用;最后结合协同注意力模块设计主干网络,以聚焦目标特征,增强复杂背景中密集目标区域的显著度。实验结果表明:所提算法的平均精度均值(IoU=0.5)达到97.1%,比原网络检测性能提升了5.6%,有效改善了复杂背景下小目标的错测、漏检现象。

服务器启动过程设备检测信息显示功能模块化

在服务器开机启动过程中时,BIOS会进行上电自检,对主板部件和接入设备进行检测,以确保硬件设备正常运行。但在实际应用中,因为检测信息的显示方式和内容的限制,会给用户检查设备健康状态带来不便。服务器BIOS启动过程设备检测信息显示功能模块化,可以将服务器启动过程中各阶段设备信息,设备检测信息及设备故障原因信息进行收集,实现更直观、更详细的设备检测信息显示。功能模块化既便于BIOS代码的维护,也利于用户及时通过启动过程了解到设备信息及健康状态,提高用户使用便利性。

无损检测技术在特种设备检测中的应用

伴随科技飞速发展,特种设备在石油化工行业中的应用频率与范围日益增加,致使无损检测技术应用频率明显增加。当前,无损检测技术正逐步替代常规测试方法,可以最大程度地确保装备工作的安全、稳定。因此,本文针对无损检测技术在特种设备检测工作中的应用展开了详细论述,供相关人员参考使用。

机器视觉技术在变电站设备检测与维护中的应用研究

首先,分析变电站设备检测与维护中的常见难点,以及机器视觉技术在变电站设备检测与维护中的应用价值,其次,详细分析机器视觉技术在变电站设备检测中的应用,具体包括异常检测与故障诊断、绝缘子状态监测、温度监测和缺陷检测等方面。最后,又全面分析了机器视觉技术在变电站设备维护中的应用,具体包括维护计划优化、装备维护辅助、数据记录与管理以及预防性维护等。

人工智能技术在设备检测中的应用研究

人工智能技术在科技的不断发展中逐渐得到了完善。人工智能技术的覆盖面极广,并且有助于各行各业的经营与发展,设备检测同样可以借助人工智能技术来实现对检测流程、结果的全方位优化。文章指出需找到人工智能技术与设备检测之间的平衡点,以最大限度地提高设备检测质量。

基于YOLOv4的计算机实验室设备检测识别方法研究

针对计算机实验室监管中日常设备检测智能化程度较低和追责困难的问题,提出了一种基于YOLOv4的计算机实验室设备检测识别方法。首先,该方法能够实时监测实验室各类别设备的分布情况,当发生意外情况如设备丢失时,能够进行告警和记录。其次,基于实验室原有的监控设备采集现场信息,采用改进的先验框聚类算法进行数据预处理。最后,基于YOLO模型进行训练和应用,和文中涉及的其他目标检测算法相比,所提出模型的设备识别精度更高。

基于智能电网的电力设备检测和维护技术探究与讨论

智能化技术在电网建设中的应用,使得电网系统更加灵活,也有助于降低电网建设成本,并可提高电网运行效率和安全性。因此,智能化电网的形成有助于提高我国电网系统的整体水平,使我国智能电力系统更加完善、高效、可靠。在这种情况下,本文首先分析智能电网的基本特性,对智能电网的设备检测与维修技术进行探讨,希望通过本文的研究,能够进一步提升我国电力设备的检测与维修水平。

无线数据终端的电信设备检测情况研究

无线数据终端利用数字移动通信技术接入我国公共电信网,是数字蜂窝通信系统的重要组成部分。文中通过对无线数据终端的网络信息安全、互联互通及电磁兼容等功能的测试,来验证终端能否正常提供通信业务,是否具有相应的安全保障能力,以确保公共电信网络的正常运行。当前,数字移动通信技术包括SA,NSA,TD-LTE,LTEFDD,WCDMA,TD-SCDMA,cdma2000,CDMA1X,GSM等,检测时需根据无线数据终端搭载的设备制式进行相应的测试。

型号核准设备检测机构:通过“管理+服务”持续增强承检能力

对无线电发射设备进行型号核准许可,可以确保设备的工作频率和发射功率等符合无线电管理规定,确保无线电管理部门规划的频谱资源得到规范应用。型号核准检测是依据我国无线电管理规定及相关国家标准等,对各类无线电发射设备的无线射频参数进行验证核定。作为型号核准工作的技术服务单位,无线电检测机构也在一次次的改革中,实现了技术能力和服务水平的不断提升。近日,工信部办公厅印发《关于进一步优化无线电发射设备型号核准工作程序的通知》(简称《通知》),在为无线电发射设备相关企业提供更优质服务的同时.