一种输电线关键部位识别与缺陷检测方法

    公开(公告)号:CN117197555A

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202311135375.4

    申请日:2023-09-05

    摘要: 本发明公开了一种输电线关键部位识别与缺陷检测方法,包括以下步骤:搭建输电线巡检数据采集系统,获取输电线图像数据,并对图像数据进行预处理,形成图像数据集;根据所述图像数据集进行输电线图像数据特征分析,得到输电线关键部位特征;根据输电线关键部位特征,构建基于YOLOv7的输电线关键部位识别与缺陷检测模型,并通过图像数据集对模型进行迭代训练,得到最优模型;获取待测图像,通过所述最优模型对输电线待测图像进行关键部位识别与缺陷检测。本发明解决了如何准确且快速的对输电线路关键部位进行实时、精准监测并输出结果的技术问题。

    一种基于风格迁移的透明液体感知方法

    公开(公告)号:CN116452408A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202211526269.4

    申请日:2022-12-01

    摘要: 本发明适用于深度学习与目标检测技术领域,涉及一种基于风格迁移的透明液体感知方法,包括:S10、获取源域数据样本与目标域数据样本,构建两种不同风格的液体数据集;S20、构建轻量级风格迁移网络模型;S30、将步骤S10获取的数据在轻量级风格迁移网络模型上进行迭代训练,获得最优风格迁移网络模型;S40、利用最优风格迁移网络模型进行液体图像风格转换;S50、构建基于YOLOv5s的液体检测网络模型;S60、将步骤S40获取的液体图像风格转换数据在液体检测模型上进行迭代训练,获得最优液体检测网络模型;S70、将转换后的液体图像风格数据输入最优液体检测网络模型,得到液体检测结果。本发明过程简单、操作方便,通过风格迁移技术可对透明液体实现精准感知。

    基于双延迟深度确定性策略边缘计算资源调度方法和系统

    公开(公告)号:CN112788605B

    公开(公告)日:2022-07-26

    申请号:CN202011560881.4

    申请日:2020-12-25

    IPC分类号: H04W16/04 H04W52/02 H04W72/04

    摘要: 本发明涉及基于双延迟深度确定性策略边缘计算资源调度方法和系统。一种基于双延迟深度确定性策略边缘计算资源调度方法,边缘计算系统包括边缘服务器以及与所述边缘服务器通信连接的若干个边缘网关,包括步骤:边缘服务器获取所有所述边缘网关的独立任务信息集合;基于所述独立任务信息集合,所述边缘分配网络使用双延迟深度确定性策略梯度算法针对所有所述边缘网关分别输出对应的最优服务器分配频率和最优调度顺序;将所述最优服务器分配频率和所述最优调度顺序发送到所述边缘网关执行调度。能够在系统资源有限且紧张时,在大幅度降低能量消耗的同时大幅度降低延迟,从而提高用户体验和能量、网络资源利用率。