Results 61 to 70 of about 81 (78)
Dianci bileiqi针对现有绝缘子缺陷检测方法的精度低和网络复杂等问题，提出融合注意力与轻量化的多尺度电缆绝缘子缺陷检测方法。首先，在YOLOv5的主干网络中引入通道注意力，抑制复杂背景纹理，强调缺陷特征信息；其次，基于Ghost模块轻量化的特点提出Ghost-Bottleneck模块，替换YOLOv5中的Bottleneck模块，降低网络的复杂度；然后，采用K-means++算法聚类预测框的锚框坐标，同时增添并聚合多尺度耦合头，提高小缺陷目标的检测准确度；最后，通过将DIOU Loss定位损失函数修改成CIOU ...
赵洋 +4 more
doaj
[Perioperative infection prevention strategies for double-lung transplantation in elderly patients with COVID-19]. [PDF]
Zhejiang Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2020 Ma Y, Meng H, Wang Y, Sun X, Chen Z.
europepmc +1 more source
[Qualitative study on working experience of COVID-19 care nurses]. [PDF]
Zhejiang Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2020 Wang J +5 more
europepmc +1 more source
Gaoya dianqi随着物联网和人工智能技术日趋发展，巡检机器人已在变电站开展研究并取得了较多成效，但因受现场地形、电磁等环境影响，以及监测对象安装位置的局限性，实用性存在一定不足，且受限于作业时间窗口，无法对重点设备重点对象实现实时在线监测。为此文中提出了以边缘代理集成轻量化深度学习算法作为变电站重要设备的运检补充手段。文中在基于开源的深度学习模型基础上进行了裁剪优化，采用了百度较为先进的飞桨Paddle Lite框架，实现了在边缘代理装置上集成部署，并以变压器油温表计读数识别为典型应用案例进行研究 ...
杨冬冬, 王瑞珏, 郑志宏, 杨罡
doaj
[Management of COVID-19: the Zhejiang experience]. [PDF]
Zhejiang Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2020 Xu K +16 more
europepmc +1 more source
基于Res-CapsNet与改进YOLOv4的绝缘子破损识别与定位
Dianci bileiqi针对传统卷积神经网络（CNN）在绝缘子破损检测方面存在识别效果差、速度慢等问题，本研究提出一种基于Res-CapsNet（残差胶囊网络）与改进YOLOv4相结合的算法，包括绝缘子分类检测及破损定位两部分。首先，由于残差网络可以解决传统分类网络通过不断堆叠卷积层而出现的模型退化问题，因此提出采用ResNet34作为预训练模型提取绝缘子图像特征，将提取出的卷积特征转化成胶囊特征，然后使用动态路由算法进行传递以保证特征信息的完整性，因此不仅使输出量保留其方向和角度，同时可提取绝缘子更深层的特征 ...
卞建鹏, 朱泽明, 陈璇, 安荣廷
doaj +2 more sources
基于改进UNet的输电线路绝缘子紫外电晕放电图像轻量化分割方法
Dianci bileiqi无人机紫外电晕放电检测已经应用于输电线路巡检，由于传统图像分割算法存在参数量和计算量大的问题，难以实现算法在边缘终端部署应用。提出一种基于改进UNet的输电线路绝缘子紫外电晕放电图像轻量化分割方法，首先，在传统UNet网络模型基础上引入SimSPPF（Simplified Spatial Pyramid Pooling-Fast）和scSE注意力机制模块，提高紫外图像放电区域分割精度。然后，利用剪枝策略对改进UNet网络模型进行压缩，减少网络模型对设备算力、存储空间等资源的依赖性。最后 ...
吴军 +6 more
doaj
Dianci bileiqi针对复杂环境下，红外图像存在低对比度、低信噪比、背景干扰较多导致避雷器本体分割不准的问题，本研究提出基于轻量化U-Net的改进语义分割算法。该算法采用倒残差结构（Inverted Residual）与挤压和激励网络（Squeeze-and-Excitation Networks，SENet）融合的方式建立主干网络，并在跳跃连接部分引入高效通道注意力（Efficient Channel Attention，ECA）机制，使网络性能得到增强的同时减少参数量和计算量。与PAN、DeepLabv3 ...
翁东雷 +5 more
doaj
基于图像融合技术与改进Faster R-CNN的绝缘子故障识别
Gaoya dianqi为提高地铁接触网绝缘子故障检测精度，文中提出一种融合双流注意力生成对抗网络（DSAGAN）与改进Faster R-CNN的检测框架。针对多源图像特征融合难题，通过DSAGAN实现接触网绝缘子红外与可见光图像的高效融合：生成器采用注意力机制强化关键特征提取，判别器引入最小二乘损失函数替代传统交叉熵，有效保留纹理细节并提升网络稳定性。在故障识别阶段，改进Faster R-CNN模型采用ResNet101替代VGG16作为主干网络，结合残差连接缓解梯度异常问题，并在RPN层嵌入非极大值抑制（NMS ...
耿占权, 苏飞
doaj
[Analysis of intravenous thrombolysis time and prognosis in patients with in-hospital stroke]. [PDF]
Zhejiang Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2019 Zhang C +11 more
europepmc +1 more source