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公开(公告)号:CN114508464A
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202210263820.4
申请日:2022-03-17
申请人: 内蒙古科技大学
摘要: 本发明公开了一种风力发电机组桨叶引线断线在线监测系统及正反测试方法,包括设置在风机塔筒上的桨叶、布置在桨叶内的避雷线,避雷线自桨叶的叶尖处布置到桨叶的叶根处;其特征在于:于塔筒上正对叶片的叶尖位置处设置有射频信号装置;于桨叶叶尖处布置有无源传感系统,无源传感系统与避雷线非接触连接,无源传感系统与射频信号装置之间以脉冲波的形式产生信息交互;在风机轮毂位置处设置有终端设备;终端设备、避雷线、无源传感系统之间形成一个联通的信息回路;通过上位机控制终端设备与射频信号装置之间的射频信号的接收与发送。通过该套系统及方法可以实时对风机叶片的避雷系统的监测,效率高,能够在不停机的情况下进行检测,减少了因为检测所消耗的经济损失。
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公开(公告)号:CN107818299A
公开(公告)日:2018-03-20
申请号:CN201710961353.1
申请日:2017-10-17
申请人: 内蒙古科技大学
CPC分类号: G06K9/00275 , G06K9/00281 , G06K9/4642 , G06K9/48 , G06K9/6256 , G06K9/629 , G06K2009/485
摘要: 本发明公开了一种基于融合HOG特征和深度信念网络的人脸识别算法。所述算法将融合的HOG特征与深度信念网络DBN相结合,选择融合的HOG特征作为DBN网络的输入,以帮助DBN网络了解图像特征的分布,提高DBN的表征能力;利用DBN训练提取的特征,减少人为干预,实现人脸识别自动化。所述算法包括如下步骤:将源图像划分为单元格、计算图像的融合特征、训练DBN网络、学习图像的高层特征和抽象特征、实现图像分类和识别。本发明利用HOG特征对方向和光线的不敏感性、全局特征能够提取人脸轮廓的整体特征、局部特征能很好地适应人脸的局部变化等特点,提取图像的全局与局部融合的HOG特征用于识别,同时利用DBN网络的深度学习能力,有效地提升了人脸识别准确率。
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