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基于计算机听觉技术的电力设备状态监测研究综述
被引量：
19
1
作者
翟永杰
杨旭
+1 位作者
彭雅妮
王新颖
《广东电力》
2019年第9期24-32,共9页
保障电力设备的可靠性是电力系统和智能电网的重要内容,基于计算机听觉技术的智能化设备状态监测技术具有安全、高效、便捷等特点,对保障电力系统的稳定运行有重要意义。首先根据当前研究现状介绍了计算机听觉技术的范畴、研究内容及通...
保障电力设备的可靠性是电力系统和智能电网的重要内容,基于计算机听觉技术的智能化设备状态监测技术具有安全、高效、便捷等特点,对保障电力系统的稳定运行有重要意义。首先根据当前研究现状介绍了计算机听觉技术的范畴、研究内容及通用技术框架。其次,分析了计算机听觉技术在音频信号处理方面的应用,同时总结了国内外计算机听觉技术对不同种类电力设备的状态检测与故障分类方法。最后,探讨了计算机听觉技术在电力系统设备状态监测中应用的未来发展方向。
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关键词
计算机听觉技术
电力设备
状态监测
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职称材料
基于SENet的工厂化循环水养殖鳗鲡(Anguilla)数量评估研究
2
作者
林茜
江兴龙
周世豪
《海洋与湖沼》
北大核心
2025年第1期206-213,共8页
为探索应用计算机听觉技术实现对工厂化循环水养殖鳗鲡数量的评估,建立了一种基于回归分析的SENet网络模型。针对数据集中包含的白噪声声谱图数据缺乏可利用的动态规律问题,通过修改SENet输出层、输出范围、评价指标等,使其直接利用图...
为探索应用计算机听觉技术实现对工厂化循环水养殖鳗鲡数量的评估,建立了一种基于回归分析的SENet网络模型。针对数据集中包含的白噪声声谱图数据缺乏可利用的动态规律问题,通过修改SENet输出层、输出范围、评价指标等,使其直接利用图像进行回归分析任务,从而进一步提高了网络在图像分析任务上的性能。在循环水养殖鳗鲡的数量评估试验中,设置8组不同的鳗鲡数量进行试验,结果表明:水听器接收到的声音信号与鱼数量呈现出明显的相关性;在测试阶段SENet网络的拟合相关系数为0.98,SENet回归分析模型在测试集样本上的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.96、1.66和4.43%;采集了30组数据样本对训练好的模型进行验证试验,SENet模型预测数量的相对误差与变异系数都在8%以内,预测准确率达到90%以上。
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关键词
计算机听觉技术
鳗鲡
鱼群数量评估
声音信号
SENet网络
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职称材料
题名
基于计算机听觉技术的电力设备状态监测研究综述
被引量：
19
1
作者
翟永杰
杨旭
彭雅妮
王新颖
机构
华北电力大学自动化系
华北电力大学计算机系
出处
《广东电力》
2019年第9期24-32,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61773160)
文摘
保障电力设备的可靠性是电力系统和智能电网的重要内容,基于计算机听觉技术的智能化设备状态监测技术具有安全、高效、便捷等特点,对保障电力系统的稳定运行有重要意义。首先根据当前研究现状介绍了计算机听觉技术的范畴、研究内容及通用技术框架。其次,分析了计算机听觉技术在音频信号处理方面的应用,同时总结了国内外计算机听觉技术对不同种类电力设备的状态检测与故障分类方法。最后,探讨了计算机听觉技术在电力系统设备状态监测中应用的未来发展方向。
关键词
计算机听觉技术
电力设备
状态监测
Keywords
computer hearing technology
electrical equipment
state monitoring
分类号
TM08 [电气工程—电工理论与新技术]
TB535 [理学—声学]
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职称材料
题名
基于SENet的工厂化循环水养殖鳗鲡(Anguilla)数量评估研究
2
作者
林茜
江兴龙
周世豪
机构
集美大学水产学院
鳗鲡现代产业技术教育部工程研究中心
出处
《海洋与湖沼》
北大核心
2025年第1期206-213,共8页
基金
国家重点研发计划“特色鱼类精准高效养殖关键技术集成与示范”,2020YFD0900102号
鳗鲡现代产业技术教育部工程研究中心开放基金,RE202304号,RE202101号。
文摘
为探索应用计算机听觉技术实现对工厂化循环水养殖鳗鲡数量的评估,建立了一种基于回归分析的SENet网络模型。针对数据集中包含的白噪声声谱图数据缺乏可利用的动态规律问题,通过修改SENet输出层、输出范围、评价指标等,使其直接利用图像进行回归分析任务,从而进一步提高了网络在图像分析任务上的性能。在循环水养殖鳗鲡的数量评估试验中,设置8组不同的鳗鲡数量进行试验,结果表明:水听器接收到的声音信号与鱼数量呈现出明显的相关性;在测试阶段SENet网络的拟合相关系数为0.98,SENet回归分析模型在测试集样本上的决定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)分别为0.96、1.66和4.43%;采集了30组数据样本对训练好的模型进行验证试验,SENet模型预测数量的相对误差与变异系数都在8%以内,预测准确率达到90%以上。
关键词
计算机听觉技术
鳗鲡
鱼群数量评估
声音信号
SENet网络
Keywords
computer auditory technology
eel
fish population estimation
sound signal
SENet network
分类号
Q175 [生物学—水生生物学]
S931 [农业科学—渔业资源]
S965 [农业科学—水产养殖]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于计算机听觉技术的电力设备状态监测研究综述
翟永杰
杨旭
彭雅妮
王新颖
《广东电力》
2019
19
在线阅读
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职称材料
2
基于SENet的工厂化循环水养殖鳗鲡(Anguilla)数量评估研究
林茜
江兴龙
周世豪
《海洋与湖沼》
北大核心
2025
0
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职称材料
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