简介:摘 要:鸟巢是造成铁路接触网供电中断的主要隐患之一。当前的管控手段主要依靠人工添乘和2C图像智能分析+人工判读,工作量大、劳效低、疏漏多,特别是在鸟巢爆发季,无法达到实时管控、避免接触网跳闸的目标。针对该现状,开发出一种利用YOLO v5智能识别系统,对2C数据预先标记处理,再对标记数据进行确认,可以大大提高2C数据的分析速度和效果。通过实际运用,该系统对成型鸟巢识别率达90%以上,极大地提高了分析效率,确保了接触网供电安全。
简介:摘要:盾构隧道是城市地下工程建设中的重要技术之一,然而在施工过程中,盾构隧道也存在一定的风险。本文旨在探讨盾构隧道事故风险的识别问题,通过分析盾构隧道的施工过程和事故案例,总结出常见的风险因素,并提出相应的风险识别方法和应对措施。
简介:摘 要:传统电力移动终端监管过程用户定位精度差、特征量混乱,导致电力终端人脸识别效果不理想。为此,研究提出新的人脸识别技术在电力移动终端监管系统中的应用研究方法。构建电力移动终端监管人脸采集系统,对采集的人脸图像采用边缘特征分解方法实现像素信息融合处理,提取人脸分辨特征量,结合角色定位和模糊信息决策方法,实现人脸特征点定位和自动化识别,构建人脸信息分布式融合模型,通过模糊度辨识和超分辨信息重构,实现电力移动终端监管过程中的人脸识别和优化控制。仿真实验结果表明,所提方法下人脸识别技术在电力移动终端监管中的应用稳定性高,且大大提高了电力移动终端用户监管效率。