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随着人工智能技术的发展,面向电力系统的运动目标追踪技术逐渐得到关注,现有方法虽有一定成效,但是大多基于固定摄像头的监控视频录制,不能灵活追踪运动目标,当运动目标离开摄像头视野时,存在运动目标丢失问题。为此,利用无人机设备,并基于深度学习和核相关滤波技术,提出了一个电力场景下基于无人机视觉的运动目标追踪方法(MTTS_UAV)。所提方法采用改进的目标追踪方法与目标检测方法相结合的方式来追踪运动目标隐患,并引入2种无人机飞行控制模块:启发式和数据驱动式,使得无人机的飞行速度和方向可以根据目标移动情况自适应地调节。在真实变电站的安全帽人员数据集上进行了大量实验,对所提方法的追踪效果进行评估,结果表明:所提方法在真实数据集上的平均像素误差(APE)和平均重叠率(AOR)分别可达到2.37和0.67,验证了方法的有效性。 相似文献
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SUSAN角点检测和匹配算法在高温变形测量中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
高温变形测量是材料力学性能实验方法研究中的重点和热点之一。为了能够实现在高温环境下精确地进行变形测量,将最小核值相似区(SUSAN)角点检测和光流跟踪匹配技术应用到位移和应变测量方面,设计了基于SUSAN角点特征的高温变形测量算法。该算法充分发挥了SUSAN角点特征的优点,具有测量精度高、抗干扰能力强等优点。在普通环境下,经过模拟散斑图数据的验证,利用该算法进行变形测量,误差在1%以内,精度高、稳定性好。通过高温力学实验发现,该算法能够适用于高温变形测量。本研究扩展了图像识别等技术在非接触测量技术中的应用。 相似文献
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硅基复合防热材料在气动热试验时,表面有大量的熔融物质在气流作用下形成流动的液态层,其表面流动特性直接影响防热材料表面温度、质量损失和线烧蚀量,也间接决定了防热材料的烧蚀性能和隔热性能。本文通过烧蚀机理分析和光学非接触式测量的方法,研究某类硅基材料的流动特性。烧蚀机理分析将熔融物质视为液态边界层,研究其与固体防热材料表面之间的运动特性,同时考虑质量引射效应和液态层蒸发现象,得出液态层流动速度与气流剪切力、液态层厚度和液态层动力黏度的相关公式。光学非接触式测量方法以3D摄影测量为基础,结合PIV增量相关匹配算法和光流法,研究熔融液滴在固体防热材料表面整体的和单一的运动特性。在某一特定的流场状态下,对于表面液态层流动速度,烧蚀机理计算结果为26mm/s,而光学非接触测量结果为10mm/s。两种方法的误差来源主要是理论假设、材料参数和测量区域等方面的不同。研究结果表明,液滴之间具有很强的相互作用且流动速度差距较大,烧蚀机理分析可以做为工程计算方法预估试验结果,而光学非接触测量可以做为烧蚀机理分析的验证手段,并给出防热材料在试验过程中的烧蚀特性。 相似文献
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