公共文化服务平台

白晓静: 作品数：13 被引量：51H指数：3; 供职机构：华北电力大学控制与计算机工程学院更多>>; 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理机械工程更多>>

合作作者

多元指数加权移动平均主元分析的微小故障检测被引量：30: 2014年; 主元分析(principal component analysis,PCA)是一种有效的数据分析方法,在故障诊断与状态监测方面已得到广泛应用.多元指数加权移动平均–主元分析(multivariate exponentially weighted moving average principal component analysis,MEWMA–PCA)方法用于解决PCA不能有效检出微小故障的问题.本文深入研究了MEWMA–PCA中EWMA影响主元分析进行故障检测的机制,导出了MEWMA–PCA可检出微小故障的原因.本文确定了MEWMA–PCA中遗忘因子λ、单传感器故障幅值和迟延时间三者的关系,并进行了数值仿真和火电厂磨煤机组运行状态的仿真实验.实验结果验证了MEWMA–PCA中EWMA提高PCA的监测性能的机制,并给出了根据系统实际要求来选取合适的遗忘因子值,从而在规定的时间内检出微小故障的实例.; 邱天白晓静郑茜予朱祥; 关键词：主元分析故障检测

一种绝缘子小样本缺陷检测方法、系统、电子设备及介质: 本发明提供了一种绝缘子小样本缺陷检测方法、系统、电子设备及介质，属于图像处理领域，方法包括：获取待检测图像及支撑集；基于绝缘子缺陷检测模型及支撑集，对待检测图像中的绝缘子串及缺陷进行检测，以确定待检测图像中的绝缘子串是否...; 白晓静吴华谢雅祺张文彪赵淼

巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质: 本申请提供一种巡检视点确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据体素化的点云地图中各待巡检对象的属性参数，对体素化的点云地图进行膨胀处理；根据膨胀后的体素化的点云地图中各待巡检对象的体素集，确定各待巡检对象的...; 吴华付芳芳白晓静

强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备: 本申请提供一种强化学习式多传感器融合导航方法、装置及电子设备，涉及数据处理技术领域。该方法包括：获取同一时刻的激光雷达的点云数据、双目相机的图像数据和惯性测量单元的IMU数据；根据图像数据生成视觉路标因子；根据点云数据生...; 吴华李浩白晓静李剑

一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统: 本申请提供了一种电力巡检图像的图像状态确定方法及系统，其中，所述方法应用于图像处理终端，包括：利用随机脉冲噪声分别对多个正常图像进行噪声叠加得到多个第一异常图像；对于每个第一异常图像，利用该第一异常图像中的加噪区域对目标...; 吴华白晓静刘炜琪

基于数字成像的单颗粒燃料燃烧特性研究与炉膛火焰监测: 固体燃料为全球最主要的能量来源，其储量丰富、价格低廉，且由于未来可再生能源成本可能较高，这种局势将会持续较长的时间。近年来，环境问题受到了全球的高度关注，提高燃料燃烧效率、有效控制污染物排放是目前改善环境问题的有效途径。...; 白晓静; 关键词：火焰图像燃烧特性

基于多尺度颜色小波纹理特征的火焰图像分割被引量：13: 2017年; 火焰图像分割质量对基于数字成像的燃烧监测十分重要。受炉膛背景及燃烧工况的影响,难以同时满足火焰图像分割速度和准确度(即火焰图像分割结果与真实火焰接近程度)的需求。提出一种基于多尺度颜色特征和小波纹理特征(MCWT)的无监督火焰图像分割方法,用于提高火焰图像分割的质量和速度。结合火焰图像颜色特征及小波纹理特征构建特征矩阵,对特征矩阵进行压缩并初步检测压缩尺度火焰区域。根据压缩尺度火焰边缘确定原始尺度火焰边缘区域并构建火焰边缘区域特征矩阵,进一步分割得到准确火焰图像分割结果。采用该方法对某工业煤燃烧实验炉内不同燃烧工况下的火焰图像进行分割,并与传统分割方法对比。实验结果表明与其他传统分割方法相比,提出方法能够更准确且快速地实现不同燃烧工况下火焰图像的分割,并且其对于含有高斯噪声和椒盐噪声的火焰图像都具有更好的分割效果。; 白晓静卢钢闫勇; 关键词：火焰图像图像分割纹理特征小波分析

基于改进Faster R-CNN的太阳能电池板缺陷识别被引量：4: 2022年; 太阳能在可再生能源中扮演越来越重要的角色,但是积灰和鸟粪等影响因素会降低太阳能电池板的发电效率,针对太阳能电池板的缺陷识别十分重要,为此基于改进的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)算法对太阳能电池板的缺陷识别进行研究。网络的改进内容如下:实验样本量较少,首先采取了色域转换、旋转等操作以及mosaic数据增强方法,将主干网络替换为效果更好的RestNeSt-50网络;由于检测目标中积灰和鸟粪目标尺寸相差较大,采取了目标尺寸均衡策略;为了使分类和回归任务独立学习,采用了参数不共享双分支策略;并采用了Cosine学习率策略避免网络陷入局部最小值。以上改进方法使得评价指标平均准确率(mean average precision,mAP)值从基准模型的78.91%提升至94.05%。最后成功将单个太阳能电池板从无人机拍摄的图像中提取并修正角度,同时利用改进的Faster R-CNN算法进行缺陷识别,结果表明所提方法可以更准确地识别出积灰和鸟粪等缺陷。; 张文彪马永华白晓静谈元鹏皮宇啸; 关键词：太阳能电池板目标检测图像处理卷积神经网络

一种无人机巡视点规划方法、装置及电子设备: 本公开提供了一种无人机巡视点规划方法、装置及电子设备，通过获取三角形面片化的对象模型，确定视点采样约束空间以及投影质量约束函数；在视点采样约束空间中，确定满足投影质量约束函数的候选视点集，并在候选视点集中筛选满足预设覆盖...; 吴华徐肖顺白晓静

基于局部特征深度信息的绝缘子小样本缺陷检测被引量：1: 2024年; 基于深度学习的目标检测技术已广泛应用于绝缘子缺陷检测中,然而现有目标检测算法主要基于大量缺陷样本训练网络模型,无法对少样本缺陷进行准确识别。针对绝缘子缺陷检测过程中缺陷样本量不足的问题,该文提出了一种基于局部特征深度信息的绝缘子小样本缺陷检测方法。首先采用旋转目标检测网络改进Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)模型提取绝缘子串区域,然后对绝缘子串特征进行划分,提取绝缘子串局部特征并基于深度推土距离(deep earth mover’s distance,Deep EMD)网络实现小样本缺陷检测。实验结果表明,在玻璃绝缘子自爆缺陷检测中,所提出方法采用2张训练样本可取得与现有目标检测方法 200张训练样本相同的效果,采用10张训练样本的绝缘子自爆检测在与真值框的交并比阈值为0.5至0.95之间的平均精度(mean average precision,mAP)达到0.65,该方法为小样本电力设备缺陷智能化检测提供了新的方法和思路。; 白晓静谢雅祺赵淼吴华张文彪谈元鹏叶玲玲; 关键词：绝缘子目标检测卷积神经网络

白晓静

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

白晓静

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈