论文摘要
现阶段环境检测设备故障频发,需要自动判断该设备是否发生故障,虽然在设备机房中该设备没有触发设备报警装备,但是监测数据仍然超出了正常工作范围,导致检测数据出错.为了解决这一类设备故障问题,提出了基于Faster R-CNN的故障检测与识别的方法,通过对人工标注的图片数据进行卷积特征训练,得到了用于该场景下开关、指示灯、数字仪器三种设备的检测识别模型.实验表明, Faster R-CNN算法对不同拍摄角度、有遮挡物、不同光照条件下的这三种设备的故障检测都能得到理想的效果,也能基本达到实时监测的速率.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高露,马元婧
关键词: 环境检测设备,故障检测
来源: 计算机系统应用 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用,计算机软件及计算机应用
单位: 中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所
基金: 水体污染控制与治理科技重大专项(2018ZX07601-001),沈阳市高层次人才创新创业资助项目(2017CXCY-C-06)~~
分类号: TP391.41;X85
DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006877
页码: 170-175
总页数: 6
文件大小: 990K
下载量: 227
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