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基于样本扩充的Faster R-CNN电网异物监测技术 下载：89 浏览：417

史晋涛1 李喆1，2 顾超越1 盛戈皞1，2 江秀臣1 《电网技术研究》 2020年4期

摘要:
电网公司的巡检工作主要依靠人工完成,需要大量人力物力,且实时性较差。针对该问题,提出一个基于区域推荐卷积神经网络的图像目标监测系统,其中核心算法为Faster R-CNN算法。利用深度学习对摄像装置所采集的现场图像进行分析,执行目标检测任务,若发现威胁电网安全运行的隐患将及时通知工作人员。深度学习发挥其优势需要有效样本达到一定数量,包含隐患的真实样本较少,有些异物种类甚至没有合适的样本,往往不能满足深度学习算法的训练要求。因此研究了一种用于扩充样本的样本生成算法,将隐患目标与背景图像按照一定规则进行融合,达到批量扩充样本集的目的。使用该算法生成的样本进行测试,测试结果表明扩充后的训练集可以使系统性能得到一定提升。此外,通过测试发现,对训练集做一定的预处理可以提升模型的识别性能。

模块式小型堆失水事故后堆芯硼浓度分析研究 下载：74 浏览：475

丁书华 党高健 李喆 《核工业与技术》 2018年1期

摘要:
分析评价了模块式小型堆失水事故后可能出现的堆芯硼浓度过度累积问题，基于硼质量守恒原理，推导堆芯硼浓度演变的控制方程，计算分析了自动卸压系统阀门开启前的短期运行期间和开启后长期运行期间的堆芯硼浓度变化规律。结果表明，模块式小型堆的非能动专设安全系统设计能够防止失水事故后的堆芯硼结晶和重返临界。

气象观测装备保障工作的问题及对策探讨 下载：287 浏览：2874

李喆 《气候变化研究》 2021年4期

摘要:
在我国社会发展与进步的过程中气象观测工作得到了不断地发展与进步，做好气象观测工作可以方便人们的日常工作、生活。在这样的情况下气象观测的重要性得到了一定的肯定，且越来越多的气象观测装备随之进入气象观测工作之中，有优于更加及时的获得准确气象观测数据。在实际工作中为了保证气象观测设备的正常、高效运行，不仅仅要将其放置在科学的观测位置上，同时也要试试保障与维护工作，以更好获得检测数据。但是，目前气象观测装备保障工作中还存在着一定问题，不利于观测工作更好开展，需要针对性找到保障维护对策。
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