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通过分析各种故障电弧检测技术方案,确定基于弧光的电弧检测方法适合船舶中压变压器,该检测方法可靠性高、速度快,能够满足船用环境要求。 相似文献
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高职院校以"服务为宗旨、就业为导向",与地方经济发展相结合,积极探索实践教学的方法,搭建技能型人才培养实践教学体系推动行业与自身的可持续发展。以此为出发点,建立一个完整而完善的信号设备实训课程体系,不仅有利于专业自身的发展,同时也对其他院校有着一定的借鉴意义。从而减少一些重复的工作,推动省内院校轨道信号相关专业整体水平的提升。 相似文献
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基于视频的交通流检测在智能交通系统中具有重要意义。本文针对广泛采用的低位摄像机,提出了一种交通流特性参数的检测分析方法。首先基于三级虚拟检测线和自适应更新率局部背景建模来快速提取车辆特征点并消除活动阴影对提取精度的影响;然后基于Adaboost(Adaptive Boosting,自适应增强)分类器实现特征点按车分组,并在跟踪过程中根据运动特征相关度消除分组误差,获取高精度的车辆轨迹;进而自动生成多车道轨迹时空图并提取各车道交通流的多种特性参数。实验结果验证了算法的高效性;同时,自动生成的多车道轨迹时空图也为更多的交通信息获取和更深入的交通流特性分析提供了有力支持。 相似文献
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针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。 相似文献
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定距桨直联稳频型轴带发电机系统是在定距桨船舶上,通过双速比或多速比齿轮箱与自励无刷同步发电机相联接而成。其通过在主机遥控系统、主机控制与安保系统、电站管理系统、齿轮箱控制系统之间建立起复杂的逻辑关系,使相关控制、报警信号在不同系统中有序合理传递和反馈,从而达到建立一套低成本、硬件结构简单、电源品质高、能满足CCS、DNVGL等各大船级社无人机舱要求的新型定距桨直联稳频型轴带发电机系统FPP-DL-FSSG。文章介绍了该系统的作用、软硬件的构成和特点,分析了其优缺点并提出使用时的注意事项。对航运企业实行低成本运营以及节能减排具有重要意义。 相似文献
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通过研究海上水声信号的产生和海上水声信号定位系统的构成,设计水声信号处理系统流程,指出陆地上的主控中心与水中的基站如何进行信号数据传递,以及环境噪声、传输损耗、多径传输、多普勒效应等物理特性对信号偏移产生何种影响。最后通过实验验证加入消除滤波器后可以有效地控制多普勒效应产生的频率偏移。 相似文献