基于“元宇宙”的变电检修全过程三维仿真关键技术研究

随着数字技术的快速发展,元宇宙作为一种全新的虚拟现实环境,为变电检修全过程的三维仿真提供了新的解决方案。本文旨在研究基于元宇宙的变电检修全过程三维仿真关键技术,以提高变电检修效率和安全性。首先,介绍了研究的背景和意义,指出了国内外研究现状及存在的问题。其次,概述了元宇宙的定义、特点,并探讨了元宇宙在变电检修中的潜在应用价值。接着,综述了变电检修全过程的定义和步骤,分析了三维仿真在变电检修中的优势和应用场景。在此基础上,重点研究了基于元宇宙的变电检修全过程三维仿真关键技术。其中包括建模与仿真技术、虚拟现实交互技术和多模态信息融合技术等方面的研究。通过研究,可为基于元宇宙的变电检修全过程三维仿真技术的发展提供有益的参考和指导。

基于YOLO v4的松材线虫病变色木自动检测

【目的】对受松材线虫病影响的树木进行快速、高效和精确的检测。【方法】利用深度学习技术中的YOLO v4(you only look once version 4)目标检测模型,对高分辨率影像中的松材线虫病变色木进行检测,并与SSD(single shot multibox detector)模型进行对比。【结果】YOLO v4模型的检测精度较高,精确度(P)为0.961 3,召回率(R)为0.764 9,F1分数为0.851 9。【结论】YOLO v4可准确地识别和定位松材线虫病变色木,且精确度比SSD高。