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基于神经网络模型的数字孪生生产线管理研究
1
作者
凌宇志
杨昊坤
张栋梁
《数字通信世界》
2024年第7期4-6,共3页
数字孪生技术可以为企业提供数据支持,加速新产品的开发和上市,提升企业的竞争力和市场占有率。对车间生产线进行建模和仿真,可以分析不同生产参数对生产效率和产量的影响,优化生产计划和调度策略,提高生产线的运行效率和经济性。该文...
数字孪生技术可以为企业提供数据支持,加速新产品的开发和上市,提升企业的竞争力和市场占有率。对车间生产线进行建模和仿真,可以分析不同生产参数对生产效率和产量的影响,优化生产计划和调度策略,提高生产线的运行效率和经济性。该文结合神经网络模型和数字孪生技术进行生产线管理,以期能够有效降低生产线扰动的危害,提升企业的生产能力和竞争优势。
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关键词
数字孪生
神经网络
生产线管理
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职称材料
基于YOLO算法的海上钻井平台人员定位算法研究
被引量:
1
2
作者
杨昊坤
凌宇志
张栋梁
《现代传输》
2024年第4期41-44,共4页
针对海上钻井平台等环境中人员定位的需求,本论文旨在提供一种简化和高效的定位方法,仅利用摄像头配合YOLO目标检测算法进行定位。相较于传统的定位方法,本研究的方法具有成本低、不依赖特定硬件等优势,有望为该领域的定位问题提供一种...
针对海上钻井平台等环境中人员定位的需求,本论文旨在提供一种简化和高效的定位方法,仅利用摄像头配合YOLO目标检测算法进行定位。相较于传统的定位方法,本研究的方法具有成本低、不依赖特定硬件等优势,有望为该领域的定位问题提供一种新的解决方案。
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关键词
YOLO算法
人员定位
海上钻井平台
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职称材料
基于特效合成数据增广的YOLO算法在烟雾检测中的应用
被引量:
1
3
作者
凌宇志
徐家新
杨昊坤
《数字通信世界》
2023年第1期99-101,共3页
跑冒滴漏指的是工作介质的渗漏和泄漏,烟雾检测一直是跑冒滴漏检测中比较复杂的一项目标检测。传统的烟雾检测主要通过烟雾传感器进行检测,检测环节易受各种环境因素干扰,文章通过对烟雾图像进行训练和识别,提出了一种基于YOLO算法的烟...
跑冒滴漏指的是工作介质的渗漏和泄漏,烟雾检测一直是跑冒滴漏检测中比较复杂的一项目标检测。传统的烟雾检测主要通过烟雾传感器进行检测,检测环节易受各种环境因素干扰,文章通过对烟雾图像进行训练和识别,提出了一种基于YOLO算法的烟雾检测技术。另外,由于烟雾检测技术起步晚,目前市面上并没有比较好的烟雾视频图像数据库,采用数据增广的方法,对有限的样本进行后期模拟以及特效合成一些样本,提高了样本数量以及检测模型的准确率。
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关键词
YOLO
数据增广
跑冒滴漏
烟雾检测
目标检测
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职称材料
题名
基于神经网络模型的数字孪生生产线管理研究
1
作者
凌宇志
杨昊坤
张栋梁
机构
中海油信息科技有限公司深圳分公司
出处
《数字通信世界》
2024年第7期4-6,共3页
文摘
数字孪生技术可以为企业提供数据支持,加速新产品的开发和上市,提升企业的竞争力和市场占有率。对车间生产线进行建模和仿真,可以分析不同生产参数对生产效率和产量的影响,优化生产计划和调度策略,提高生产线的运行效率和经济性。该文结合神经网络模型和数字孪生技术进行生产线管理,以期能够有效降低生产线扰动的危害,提升企业的生产能力和竞争优势。
关键词
数字孪生
神经网络
生产线管理
Keywords
digital twin
neural networks
production line management
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于YOLO算法的海上钻井平台人员定位算法研究
被引量:
1
2
作者
杨昊坤
凌宇志
张栋梁
机构
中海油信息科技有限公司深圳分公司
出处
《现代传输》
2024年第4期41-44,共4页
文摘
针对海上钻井平台等环境中人员定位的需求,本论文旨在提供一种简化和高效的定位方法,仅利用摄像头配合YOLO目标检测算法进行定位。相较于传统的定位方法,本研究的方法具有成本低、不依赖特定硬件等优势,有望为该领域的定位问题提供一种新的解决方案。
关键词
YOLO算法
人员定位
海上钻井平台
Keywords
YOLO algorithm
Personnel positioning
Offshore drilling platforms
分类号
TE951 [石油与天然气工程—石油机械设备]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于特效合成数据增广的YOLO算法在烟雾检测中的应用
被引量:
1
3
作者
凌宇志
徐家新
杨昊坤
机构
中海油信息科技有限公司
出处
《数字通信世界》
2023年第1期99-101,共3页
文摘
跑冒滴漏指的是工作介质的渗漏和泄漏,烟雾检测一直是跑冒滴漏检测中比较复杂的一项目标检测。传统的烟雾检测主要通过烟雾传感器进行检测,检测环节易受各种环境因素干扰,文章通过对烟雾图像进行训练和识别,提出了一种基于YOLO算法的烟雾检测技术。另外,由于烟雾检测技术起步晚,目前市面上并没有比较好的烟雾视频图像数据库,采用数据增广的方法,对有限的样本进行后期模拟以及特效合成一些样本,提高了样本数量以及检测模型的准确率。
关键词
YOLO
数据增广
跑冒滴漏
烟雾检测
目标检测
Keywords
YOLO
data expansion
running
emitting
dripping and leaking
smoke detection
object detection
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于神经网络模型的数字孪生生产线管理研究
凌宇志
杨昊坤
张栋梁
《数字通信世界》
2024
0
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职称材料
2
基于YOLO算法的海上钻井平台人员定位算法研究
杨昊坤
凌宇志
张栋梁
《现代传输》
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于特效合成数据增广的YOLO算法在烟雾检测中的应用
凌宇志
徐家新
杨昊坤
《数字通信世界》
2023
1
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职称材料
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