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简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

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简介：摘要：本文提出了一种基于深度学习的复杂环境公路隧道裂缝快速识别与分割算法，该算法首先使用图像采集设备获取公路隧道内部的裂缝图像，并利用数据增强方法增加数据集的样本数量，采用Faster R-CNN深度学习网络进行裂缝目标的快速识别，并利用形态学方法对裂缝目标进行分割，使用Faster R-CNN网络的特征提取层、区域候选层、分类和边框回归网络，对裂缝目标进行识别和定位，并使用形态学方法对裂缝目标进行分割，以得到更准确的裂缝区域。

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简介：摘要：随着电力需求的不断增长和配电网的复杂化，中低压配电网故障成为影响电力供应可靠性和稳定性的关键因素。中低压配电网故障识别与快速抢修技术，通过智能化监测、无人机巡检、低压配电网故障检测等多种技术手段，实现对故障的精准定位和快速响应。同时，加强抢修队伍建设，优化配电网设计，以及及时改造老旧设备等措施，进一步提高了故障处理的效率和准确性。研究不仅有助于减少故障对电力系统的影响，还对提高配电网的可靠性和安全性具有重要意义。基于此，本篇文章对中低压配电网故障识别与快速抢修技术进行研究，以供参考。

简介：摘要：随着社会不断的进步，科技水平不断的发展，对于输电线路外破隐患监测及定位所采用的频域反射法易受到线路高频扰动信号的影响，导致监测定位误差较大问题，提出基于实时影像的输电线路外破监测及空间定位方法。通过对线路高频信号进行去趋势化处理，求取线路分布参数，进而构建输电线路分布参数数学模型，采用小波变换算法将线路数学模型的时域函数转换为频域函数，结合解调矩阵提取外破隐患特征，以此为依据，利用实时影像进行外破目标控制点的模板匹配，从而计算得到目标点的空间坐标，以此实现输电线路外破监测及空间定位。

简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于图像识别方法的船舶检测识别方法。通过深度学习中的Faster R-CNN模型对船舶进行检测识别。自制船舶数据集，对数据集进行扩充及标注，然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习，最后通过验证集检测识别效果，最终船舶平均识别率达到80.1%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。

简介：摘要：本文首先概述了人类活动识别，描述了人类活动识别的数据集、格式和处理方法，然后描述了RNN模型的训练和模型的构造，最后给出了测试用的超参数和测试结果。

简介：摘要：设备故障常常表现为发热，长时间的发热可能会导致设备故障的进一步加深，最终威胁电力系统的稳定。利用红外成像技术不受电磁干扰、无需停电、安全可靠、判断准确等特点，可以采用红外成像仪对设备运行情况进行监测，并观测设备是否存在故障。然而实际运行中，红外图像的拍摄与处理均由运维人员人工完成，过程较为繁琐，且耗费大量时间成本。因此，本文基于现有的红外成像仪以及红外图像拍摄特点，提出一种基于图像识别技术的红外图像批量识别与归档方法，自动识别红外图像关键数据，并对图像按照设备位置进行归档，节省红外图像人工处理成本，为设备运维工作提供便利。

简介：摘要：随着城市化进程的加速推进，建筑物的数量和规模不断增加，但与此同时，建筑物中的空调设备噪声问题日益凸显。空调设备的噪声不仅会对居民的生活和工作环境造成干扰，还可能对人们的身心健康产生负面影响。因此，研究和探索基于载荷识别的空调设备噪声识别与控制方法具有重要意义。鉴于此，以当前建筑中空调设备为背景，探析空调设备噪声源及其特点，研究基于载荷识别空调设备的噪声识别方法，并根据实际要求，提出可行的控制噪声的措施。