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基于智能感知与AR的电力设备故障检测识别技术
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作者 李建路 朱珠 +2 位作者 李柯 王振乾 盘晴 《信息技术》 2024年第12期136-140,148,共6页
针对运检人员难以及时作出判断并进行维修的问题,将增强现实(Augmented Reality,AR)和深度学习相结合,设计了一种基于AR-OP-CNN-GRU的电力设备故障检测模型。基于AR技术从数据层、服务层和应用层构建出电力设备故障整体诊断模型,再利用... 针对运检人员难以及时作出判断并进行维修的问题,将增强现实(Augmented Reality,AR)和深度学习相结合,设计了一种基于AR-OP-CNN-GRU的电力设备故障检测模型。基于AR技术从数据层、服务层和应用层构建出电力设备故障整体诊断模型,再利用自适应中值滤波方法对图像进行去噪,将最大类间方差法(OTSU)和脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)结合快速提取故障区域。同时,提出了一种电力设备故障识别算法,构建出融合了局部特征预提取模块的CNN-GRU故障诊断模型。算例分析结果表明,所提AR-OP-CNN-GRU电力设备故障检测模型能够对虚拟电力设备的故障进行快速精确的检测识别。 展开更多
关键词 智能感知 增强现实 检测识别 卷积网络 门控循环单元
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