基于数字孪生的煤矿智能管控平台架构研究与实现

为完成煤矿智能化升级转型,对煤矿智能开采现状进行了分析,提出基于数字孪生的煤矿智能管控平台的概念。该平台以数字孪生技术为核心,结合GIS、建模、仿真等关键技术,融合应用物联网、大数据、云计算及人工智能,赋予数据空间维度信息,使数字矿山与物理矿山之间进行实时交互,忠实地复现物理矿山整个生命周期的运行状态与轨迹,推动煤矿传统生产全面升级,向数字化、智能化转型。实际应用测试表明,该平台提高了煤矿数据采集、存储、传输和分析的能力,降低了安全事故发生概率,能有效为数字孪生和智能管控煤矿生产各个环节的深度融合提供服务。

基于改进YOLOv5s绝缘子缺陷检测技术研究

采用无人机对输电线路进行智能巡检作业已成为行业主流,绝缘子缺陷检测是智能巡检作业中的关键环节。针对复杂环境中绝缘子缺陷检测精度低的问题,本文提出一种基于改进YOLOv5s绝缘子缺陷检测算法。首先,对现有数据集利用随机矩形遮挡、水平翻转、随机像素置零、添加随机像素等操作进行数据增强,并利用K-means算法对数据集进行聚类分析,得到最佳锚框尺寸,有效提高模型的泛化能力和定位精度;其次,在YOLOv5s的主干网络的末端和最后3个不同规模的卷积网络后加入GAM注意力模块,使模型可以在更大的网络上进行注意,来解决无效特征对识别精度的影响;最后,在特征金字塔结构FPN的基础上,引入自适应特征融合ASFF模块,来增强网络的特征提取能力。实验结果表明,改进后YOLOv5s模型的精确率和mAP0.5相比于原YOLOv5s网络分别提高了2.4%和2.2%。

基于物联网与虚拟现实的电网隧道实时监控系统开发

为提高电网隧道日常运作中监控工作的效率和质量,降低工作风险,提出运用可视化隧道实时监控系统进行监控工作;系统运用物联网技术在隧道内设置各种监测设备,并连入统一网络,采用3ds max对隧道进行虚拟现实建模,采用Photoshop和Axure制作可视化界面效果,采用Unity实现实时监控系统的建构;系统实现了对电网隧道内设备监测数据的实时采集、管理和展示;提高了电网隧道监控工作的效能、监测数据的可用性和可视性。