• 基于改进的Faster R-CNN高压线缆目标检测方法

    基于改进的Faster R-CNN高压线缆目标检测方法

    论文摘要利用带电作业机器人取代人类的手动作业,可以有效地减少高电压、强电场对人体的危害,大大提高作业的效率。为解决带电作业机器人在复杂背景环境中对线缆目标的智能检测问题,提出基...
  • 基于深度学习的道路标线自动提取与分类方法

    基于深度学习的道路标线自动提取与分类方法

    论文摘要道路标线提取与分类是智慧城市建设中需要解决的关键技术之一,也是智能驾驶亟待解决的技术难题。提出了一种基于深度学习的道路标线自动提取与分类方法,通过移动窗口法结合相邻扫描...
  • 基于Autoencoder-BLSTM的涡扇发动机剩余寿命预测

    基于Autoencoder-BLSTM的涡扇发动机剩余寿命预测

    论文摘要准确预测涡扇发动机的剩余使用寿命,对于合理制定维护策略,降低维护成本具有重要意义。针对发动机状态监测数据样本量大、维度高的特点,提出一种整合自编码神经网络(Autoen...
  • 深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类

    深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类

    论文摘要提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat7ETM+遥感影像,基...
  • 基于信息融合及堆栈降噪自编码的齿轮故障诊断

    基于信息融合及堆栈降噪自编码的齿轮故障诊断

    论文摘要针对传统分类器在齿轮故障诊断时易受噪声干扰,以及单传感器可靠性和容错性不佳的问题,提出了基于信息融合及堆栈降噪自编码(SDAE)的齿轮故障诊断方法。该方法提取多传感器振...
  • 基于卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估

    基于卷积神经网络的暂态电压稳定快速评估

    论文摘要随着特高压直流输电的发展和负荷构成及特性的变化,暂态电压问题严重威胁系统的安全稳定运行。基于卷积神经网络(CNN),提出一种交直流受端电网分区暂态电压稳定快速评估方法。...
  • 基于特征压缩激活Unet网络的建筑物提取

    基于特征压缩激活Unet网络的建筑物提取

    论文摘要自动提取城市建筑物对城市规划、防灾避险等行业应用具有重要意义,当前利用高空间分辨率遥感影像进行建筑物提取的卷积神经网络在网络结构和损失函数上都存在提升的空间。本研究提出...
  • 高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法

    高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法

    论文摘要针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预...
  • 基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型

    基于YOLOv2网络的绝缘子自动识别与缺陷诊断模型

    论文摘要针对无人机或机器人获取的输电线路绝缘子图像,提出了一种基于深度学习图像识别框架(YOLOv2)网络的输电线路绝缘子在线识别与缺陷诊断模型,训练YOLOv2网络学习复杂背...
  • 基于生成对抗网络的小样本数据生成技术研究

    基于生成对抗网络的小样本数据生成技术研究

    论文摘要基于数据驱动的深度学习技术成为新一代智能电网的应用趋势,该技术对电网中有标注训练数据的量级提出更高的要求。为了获取更多有标注的智能电网样本数据,文章提出了一种基于改进的...
  • 基于深度学习模型的遥感图像分割方法

    基于深度学习模型的遥感图像分割方法

    论文摘要利用遥感图像快速准确地检测地物信息是当前的研究热点。针对遥感图像地表物的传统人工目视解译分割方法效率低下和现有基于深度学习的遥感图像分割算法在复杂场景下准确率不高、背景...
  • 深度学习在城市感知的应用可能——基于卷积神经网络的图像判别分析

    深度学习在城市感知的应用可能——基于卷积神经网络的图像判别分析

    论文摘要作为人工智能领域的研究重点,机器学习近年衍生出了各式各样的智能化应用,例如图像判别、语音助手和智能翻译等。尤其是图像判别技术已在各行业进行了大量的研究和实践,城市领域也...
  • 基于卷积神经网络的层级化智能故障诊断算法

    基于卷积神经网络的层级化智能故障诊断算法

    论文摘要传统智能故障诊断算法需要依赖人工特征提取和专家知识,而旋转机械设备复杂的工作环境和工况使得传统算法在实际应用中缺乏良好的自适应性和泛化性.针对以上问题,提出基于卷积神经...
  • 基于注意力机制的深度学习态势信息推荐模型

    基于注意力机制的深度学习态势信息推荐模型

    论文摘要随着信息技术的迅猛发展,战场态势数据呈现出体量大、类型多、增长快、价值密度低等"4v"特点,能够增强态势感知的同时,大量冗余数据也会严重干扰指挥员对...
  • 基于深度学习的概率性电网潮流快速计算方法

    基于深度学习的概率性电网潮流快速计算方法

    论文摘要高压直流输电技术能将大规模的清洁能源远距离输送,同时电网没有同步稳定问题和无功电压调节困难的约束,因此在全世界范围内具有广泛的发展前景。概率性电力潮流(PPF)在电力系...
  • 基于R-CNN的智能电表数值识别方法(英文)

    基于R-CNN的智能电表数值识别方法(英文)

    论文摘要针对传统抄表方式存在的识别精度低、识别效果差的问题,提出基于区域卷积神经网络(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork,R-CNN)...
  • 组合体航天器角速度信号深度学习降噪方法

    组合体航天器角速度信号深度学习降噪方法

    论文摘要服务航天器与非合作目标构成组合体航天器后,实际测量的角速度信号往往掺杂了较大噪声,这会严重影响后续控制的精度,但由于非合作目标惯性张量未知,导致无法根据模型信息对其有效...
  • 无人装备智能视觉技术与发展

    无人装备智能视觉技术与发展

    论文摘要无人装备与智能视觉技术的有机结合,能够极大拓展军事情报来源和分析手段,有效提升无人装备的战场信息获取与分析能力。本文对无人装备发展情况进行论述,从基于深度学习的图像感知...
  • 基于改进区域卷积神经网络的SAR图像船只检测方法

    基于改进区域卷积神经网络的SAR图像船只检测方法

    论文摘要准确地掌握船只目标的位置和分布对海上交通管理、海洋事故救援及海洋环境保护等非常重要。近年来,合成孔径雷达(SAR)广泛应用到海上船只目标探测中。本文提出一种基于深度学习...
  • 改进的RetinaNet模型的车辆目标检测

    改进的RetinaNet模型的车辆目标检测

    论文摘要目前,在智能交通领域使用深度学习方法进行车辆目标检测已成为研究热点。针对传统机器学习方法的性能易受光照、角度、图像质量等外界因素影响,检测步骤繁琐等问题,通过对当下经典...