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时频分析在超宽带散射信号处理中的应用
被引量：
2
1
作者
王运飞
王经瑾
刘国治
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期689-693,共5页
简要介绍了伪Wigner分布和小波变换信号处理中的分析方法,描述了在超宽带散射信号分析中的应用情况,对一些简单形状的金属散射体的双站背向散射信号作了实际测量,并且用伪Wigner分布和小波分析方法对这些信号进行了时频分析,由此验证...
简要介绍了伪Wigner分布和小波变换信号处理中的分析方法,描述了在超宽带散射信号分析中的应用情况,对一些简单形状的金属散射体的双站背向散射信号作了实际测量,并且用伪Wigner分布和小波分析方法对这些信号进行了时频分析,由此验证了超宽带信号在目标探测和识别方面的优越性。
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关键词
时频分析
伪Wigner分布
小波变换
信号处理
超宽带散射信号
目标探测
目标识别
超宽带电磁脉冲
雷达
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职称材料
基于YOLO-V5的输电线路可视化中视觉分析关键技术的研究及应用
被引量：
5
2
作者
迟钰坤
王倩倩
+3 位作者
焦之明
纪洪伟
巩方波
陈杰
《电力大数据》
2022年第11期20-28,共9页
为解决输电线路巡检中以往单一的人工巡线模式和传统视频监控模式实时性、准确性差的问题,本文探索了一种基于深度学习框架YOLO-V5的输电线路隐患目标检测算法,该算法能够对输电线路存在的各类隐患进行较为准确的预警。本研究在对17386...
为解决输电线路巡检中以往单一的人工巡线模式和传统视频监控模式实时性、准确性差的问题,本文探索了一种基于深度学习框架YOLO-V5的输电线路隐患目标检测算法,该算法能够对输电线路存在的各类隐患进行较为准确的预警。本研究在对17386张包含各类输电线路隐患的图像进行细致化标注与图像扩增后,使用YOLO-V5在COCO数据集上的预训练模型进行训练,并经过两次学习率的调整后得到最终收敛的模型。该模型在对包含6933张各类输电线路隐患图像和无隐患图像的测试集进行分析后,最终预测结果表明综合准确率为79.10%,综合召回率为73.45%,漏检率为3.93%,误检率为4.97%。本文所提出的隐患识别模型可以对输电线路隐患进行实时识别,识别准确率较高,误报、漏报率较低,能够有效提升输电线路运检效率。
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关键词
输电线路隐患
输电线路可视化
目标检测
隐患识别
神经网络
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职称材料
太阳能电池片隐裂检测的深度目标网络算法研究
3
作者
朱佳华
彭兴辉
+2 位作者
高剑
吴相东
周书宇
《机电工程技术》
2022年第8期87-91,共5页
太阳能电池片作为光电转换的重要部件,生产过程中容易产生表面缺陷和内部隐性缺陷(隐性裂纹,简称隐裂),严重影响了太阳能电池片的发电效率和成品合格率。目前基于图像处理的视觉检测方法针对隐裂的检测效果较差,无法满足工业现场需求。...
太阳能电池片作为光电转换的重要部件,生产过程中容易产生表面缺陷和内部隐性缺陷(隐性裂纹,简称隐裂),严重影响了太阳能电池片的发电效率和成品合格率。目前基于图像处理的视觉检测方法针对隐裂的检测效果较差,无法满足工业现场需求。拟利用深度学习的目标检测网络对电池片进行隐裂检测研究。分析深度学习的目标检测网络模型算法,对选取的网络模型进行优化,解决了隐裂检测精度低的问题。利用采集的隐裂样本数据集,对比分析YOLOv5s、SSD、Faster-RCNN三种目标检测算法的隐裂检测效果,发现YOLOv5s模型综合性能较优。同时对YOLOv5s网络结构及功能模块进行优化,提高了隐裂检测速度和检测精度。结果表明,生成对抗样本构成的数据集中隐裂数据样本采用优化后的YOLOv5s进行隐裂检测,准确率可达到96%以上,单张图像检测时间大约为0.06 s。因此,结合生成对抗网络和目标检测网络可以实现隐裂的快速、高精度检测。
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关键词
太阳能电池片
隐裂检测
深度学习
目标检测网络
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职称材料
基于隐马尔可夫模型的多孔径SAR目标检测
4
作者
蒋咏梅
梁甸农
《电子科学学刊》
CSCD
2000年第6期984-988,共5页
穿透叶簇的VHF/UHF超宽带(UWB)SAR具有相对带宽很宽,积累角大的特点,可同时获得距离、方位两个方向的高分辨能力,能用于探测叶簇隐蔽的军用车辆等人造目标而有着重要的军事应用价值。在多孔径SAR成像的基础上,本文用隐马尔可夫模型对人...
穿透叶簇的VHF/UHF超宽带(UWB)SAR具有相对带宽很宽,积累角大的特点,可同时获得距离、方位两个方向的高分辨能力,能用于探测叶簇隐蔽的军用车辆等人造目标而有着重要的军事应用价值。在多孔径SAR成像的基础上,本文用隐马尔可夫模型对人造目标和叶簇等杂波建模,可有效地检测目标,实现一个ATR系统的预筛选处理。
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关键词
合成孔径雷达
多孔径
隐马尔可夫模型
目标检测
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职称材料
题名
时频分析在超宽带散射信号处理中的应用
被引量：
2
1
作者
王运飞
王经瑾
刘国治
机构
清华大学粒子技术与辐射成像国家专业实验室
西北核技术研究所
出处
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003年第7期689-693,共5页
基金
国家863计划项目资助课题
文摘
简要介绍了伪Wigner分布和小波变换信号处理中的分析方法,描述了在超宽带散射信号分析中的应用情况,对一些简单形状的金属散射体的双站背向散射信号作了实际测量,并且用伪Wigner分布和小波分析方法对这些信号进行了时频分析,由此验证了超宽带信号在目标探测和识别方面的优越性。
关键词
时频分析
伪Wigner分布
小波变换
信号处理
超宽带散射信号
目标探测
目标识别
超宽带电磁脉冲
雷达
Keywords
Time-Frequency
analysis
UWB
scattering
signal
Pseudo
Wigner
distribution
Wavelet
transform
hidden
target
detection
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
TN911.7 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于YOLO-V5的输电线路可视化中视觉分析关键技术的研究及应用
被引量：
5
2
作者
迟钰坤
王倩倩
焦之明
纪洪伟
巩方波
陈杰
机构
山东鲁软数字科技有限公司
出处
《电力大数据》
2022年第11期20-28,共9页
文摘
为解决输电线路巡检中以往单一的人工巡线模式和传统视频监控模式实时性、准确性差的问题,本文探索了一种基于深度学习框架YOLO-V5的输电线路隐患目标检测算法,该算法能够对输电线路存在的各类隐患进行较为准确的预警。本研究在对17386张包含各类输电线路隐患的图像进行细致化标注与图像扩增后,使用YOLO-V5在COCO数据集上的预训练模型进行训练,并经过两次学习率的调整后得到最终收敛的模型。该模型在对包含6933张各类输电线路隐患图像和无隐患图像的测试集进行分析后,最终预测结果表明综合准确率为79.10%,综合召回率为73.45%,漏检率为3.93%,误检率为4.97%。本文所提出的隐患识别模型可以对输电线路隐患进行实时识别,识别准确率较高,误报、漏报率较低,能够有效提升输电线路运检效率。
关键词
输电线路隐患
输电线路可视化
目标检测
隐患识别
神经网络
Keywords
hidden
danger
of
transmission
line
transmission
line
visualization
target
detection
hidden
danger
identification
neural
network
分类号
TM755 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
太阳能电池片隐裂检测的深度目标网络算法研究
3
作者
朱佳华
彭兴辉
高剑
吴相东
周书宇
机构
四川长虹电器股份有限公司
四川轻化工大学机械工程学院
出处
《机电工程技术》
2022年第8期87-91,共5页
基金
四川省科技厅重点研发项目(编号:2022YFS0552)。
文摘
太阳能电池片作为光电转换的重要部件,生产过程中容易产生表面缺陷和内部隐性缺陷(隐性裂纹,简称隐裂),严重影响了太阳能电池片的发电效率和成品合格率。目前基于图像处理的视觉检测方法针对隐裂的检测效果较差,无法满足工业现场需求。拟利用深度学习的目标检测网络对电池片进行隐裂检测研究。分析深度学习的目标检测网络模型算法,对选取的网络模型进行优化,解决了隐裂检测精度低的问题。利用采集的隐裂样本数据集,对比分析YOLOv5s、SSD、Faster-RCNN三种目标检测算法的隐裂检测效果,发现YOLOv5s模型综合性能较优。同时对YOLOv5s网络结构及功能模块进行优化,提高了隐裂检测速度和检测精度。结果表明,生成对抗样本构成的数据集中隐裂数据样本采用优化后的YOLOv5s进行隐裂检测,准确率可达到96%以上,单张图像检测时间大约为0.06 s。因此,结合生成对抗网络和目标检测网络可以实现隐裂的快速、高精度检测。
关键词
太阳能电池片
隐裂检测
深度学习
目标检测网络
Keywords
solar
cell
detection
of
hidden
crack
defects
deep
learning
target
detection
network
分类号
TM941.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于隐马尔可夫模型的多孔径SAR目标检测
4
作者
蒋咏梅
梁甸农
机构
国防科技大学电子工程学院
出处
《电子科学学刊》
CSCD
2000年第6期984-988,共5页
文摘
穿透叶簇的VHF/UHF超宽带(UWB)SAR具有相对带宽很宽,积累角大的特点,可同时获得距离、方位两个方向的高分辨能力,能用于探测叶簇隐蔽的军用车辆等人造目标而有着重要的军事应用价值。在多孔径SAR成像的基础上,本文用隐马尔可夫模型对人造目标和叶簇等杂波建模,可有效地检测目标,实现一个ATR系统的预筛选处理。
关键词
合成孔径雷达
多孔径
隐马尔可夫模型
目标检测
Keywords
Synthetic
aperture
radar
(SAR),
Multi-Aperture
SAR
(MASAR)
image,
hidden
Markov
Model
(HMM),
target
detection
分类号
TN951 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时频分析在超宽带散射信号处理中的应用
王运飞
王经瑾
刘国治
《强激光与粒子束》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2003
2
下载PDF
职称材料
2
基于YOLO-V5的输电线路可视化中视觉分析关键技术的研究及应用
迟钰坤
王倩倩
焦之明
纪洪伟
巩方波
陈杰
《电力大数据》
2022
5
下载PDF
职称材料
3
太阳能电池片隐裂检测的深度目标网络算法研究
朱佳华
彭兴辉
高剑
吴相东
周书宇
《机电工程技术》
2022
0
下载PDF
职称材料
4
基于隐马尔可夫模型的多孔径SAR目标检测
蒋咏梅
梁甸农
《电子科学学刊》
CSCD
2000
0
下载PDF
职称材料
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