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人工智能-机器学习-高电压绝缘子绝缘性能在线智能检测方法的研究.pdf

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输电线路故障模型在 Simulink 实现。为生成故障预测数据集，将各种故障情况输入到模型中，然后生成的数据集使用各种人工智能方法进行评估，11类故障类型

python智能检测:火焰识别，烟雾识别 通过给定的视频文件或图片文件进行读取识别。 可以通过detect.py运行文件 。在这个文件的最下方 有init main 可以根据这些去看调用的路径 及处理的逻辑。 里面的DEMO是运行文件的窗口， 可以运行尝试。理解原理 在执行完后， 看控制台 还有文件输出目录。 可以进入文件目录查看 新生成的文件是有识别火焰和识别烟雾的 识别框。 视频文件 和 图片都可以。 如有其他问题 可一起探讨。

目前井下危险气体巡检机器人大多采用升降机构或固定探头的形式进行气体环境感知，对机器人的行驶灵活性产生了影响，且受机器人本体机构的限制，大多数巡检机器人只能检测到传感器安装范围内的局部气体环境信息，缺乏针对巷道任意截面空间内的气体浓度检测。针对以上问题，设计了一种基于气体扩散模型的煤矿巡检机器人巷道气体环境智能检测系统。该系统以气体扩散理论为基础，结合煤矿巷道气体环境特点，引入巷道壁帮围岩、风速、气体扩散系数对煤矿巷道气体扩散模型的影响，采用虚拟像源法和遗传算法优化BP神经网络智能算法建立了巷道气体扩散优化模型。通过传感器检测系统获取巡检机器人在行进过程中任意点的气体浓度等环境信息，代入气体扩散优化模型求解最优气体扩散系数，通过输入巷道某点坐标位置，可计算求解相应点的气体浓度分布情况，随着机器人的移动，可获取其路径中不同巷道截面上气体浓度分布数据。实验结果表明，该系统能够解算出符合检测误差要求的巷道任意截面上任意点的气体浓度，并实现动态实时检测；克服了传统煤矿巷道气体检测方法的局限性。利用巡检机器人取代人工巡检作业，为煤矿井下气体智能检测提供了一种新思路与新方法。

能零售结算系统，其目的旨在于利用计算机视觉领域中国的图像识别及目标检测技术，精准地对顾客购买的商品进行智能化、自动化的价格结算。当顾客将自己选购的商品放置在制定区域的时候，一个理想的智能零售结算系统应当能够精准地识别每一个商品，并且能够返回完整地购物清单及顾客应付的实际商品总价格。 本数据集采用VOC格式，符合大多深度学习开发套件对数据集格式的要求，可满足paddlex或PaddleDetection的训练要求。本数据集总数据量为5422张，且所有图片均已标注，共有113类商品。本数据集以对数据集进行划分，其中训练集3796张、验证集1084张、测试集542张。

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数据采集系统设计 人机对话与数据通信 基本数据处理方法 误差校正和标度变换 智能仪器软件设计 可靠性与抗干扰技术 可测试性设计 虚拟仪器 网络化仪器 电压测量 多传感器数据融合 软测量技术 网络化智能传感器

为更好地在线智能检测液体产品,设计了以AT89C52为核心的液体产品智能检测系统。该系统可以实时进行产品质量、液位数据的采集,并通过数码管进行数据处理,最终显示所测试产品质量、液位数据。同时,监控系统也可以在检测到不符合设计标准的产品时进行实时报警提示,便于对不合格品的处理;给出了检测系统流程图以及液位检测软件程序;并给出了Proteus系统仿真设计,系统稳定、准确度高。