一种基于遥感图像的目标检测系统

    公开(公告)号:CN113887330A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202111064365.7

    申请日:2021-09-10

    摘要: 本发明公开了一种基于遥感图像的目标检测系统,包括:本地端用于依据预设时间间隔获取原始遥感图像,针对每一原始遥感图像,识别其中的预定区域是否为空白区域,若否将该原始遥感图像中预定区域的图像确定为目标图像并发送给云服务端;云服务端用于将目标图像输入预先训练得到的改进型YOLOv3网络中,利用密集连接形式的主干网络对目标图像进行特征提取,得到x个不同尺度的特征图;利用改进型FPN网络对x个不同尺度的特征图进行自顶向下、密集连接方式的特征融合,得到各尺度对应的预测结果;将所有预测结果经由分类网络和非极大值抑制模块进行处理,得到目标图像中的目标检测结果。本发明能够降低设备功耗,并提高目标检测精度。

    一种信息设备运行状态评估方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN114064746A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202010755376.9

    申请日:2020-07-30

    摘要: 本发明针对电力大数据背景下电网设备监测数据具有体量大、种类多、产生速度快、精度高等特点,而传统的设备运行状态评估方法在电力大数据背景下出现了处理效率低下的问题,提出一种信息设备运行状态评估方法。首先,分析传统连续属性离散化方法无法满足高效处理需求的特点,实现了基于似然比假设检验的并行化属性离散化,完成了海量设备状态数据预处理。然后,通过对海量设备状态数据的多维特征量分析,建立设备状态评估指标体系,并基于层次分析法以各类指标粗细粒度和丛属关系进行权重分配。最后,采用MapReduce计算框架并行化改进的BP神经网络计算指标劣化度,构建了基于模糊综合评判法的设备状态评估模型。