安全帽佩戴检测模型处理方法、装置、设备和存储介质

    公开(公告)号:CN111815577B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202010581016.1

    申请日:2020-06-23

    Abstract: 本申请涉及一种安全帽佩戴检测模型处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括:获取样本图像;样本图像包括人体头部佩戴安全帽的图像和人体头部未佩戴安全帽的图像;根据样本图像中人体头部是否佩戴安全帽,对样本图像进行类别标记,得到训练数据集和对应的检测类别数;获取对目标物体检测数据集训练所得的预训练模型;预训练模型包括特征金字塔网络和预测网络;目标物体检测数据集包括的物体图像中,物体的尺寸占比小于预设占比;将预训练模型的预测网络的输出类别数调整为检测类别数,得到调整后预训练模型;将训练数据集输入调整后预训练模型进行训练,得到安全帽佩戴检测模型。采用本方法能够提高对安全帽佩戴情况的监控效率。

    一种变电站加热器集中控制系统
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119582006A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411739833.X

    申请日:2024-11-29

    Abstract: 本发明提供一种变电站加热器集中控制系统,包括站端控制装置和至少一遥控控制单元;每一遥控控制单元均安装于一变电站电气机柜内加热器的电源空气开关上并与站端控制装置建立通信,用于在接收到站端控制装置或本地用户下发的控制指令时,对相应电源空气开关进行分合闸操作;以及,实时监测电源空气开关的当前状态并反馈给站端控制装置;站端控制装置,用于接收站端用户指令,以确定出待控制的一个或多个遥控控制单元,且待给每一待控制的遥控控制单元均生成有对应的控制指令之后,显示并下发;以及接收每一遥控控制单元所实时监控到的电源空气开关的当前状态并显示。实施本发明,不仅能降低工作量来提升工作效率,还能杜绝电气误操作的风险。

    智能电网的分布式动态信号估计方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN110910274A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911105928.5

    申请日:2019-11-13

    Abstract: 本发明涉及一种智能电网的分布式动态信号估计方法、装置和计算机设备,所述方法包括:获取分布式网络拓扑结构模型,所述分布式网络拓扑结构模型中包括多个智能体;获取每个智能体的动态输入信号,根据所述动态输入信号,计算所有智能体对应的动态信号的总体平均值;根据预设分布式动态平均一致性协议对所述动态信号的总体平均值进行跟踪,得到每个智能体对应的动态信号的平均值;将所述动态信号的总体平均值与所述每个智能体对应的动态信号的平均值进行计算得到与每个智能体对应的实际误差值;获取每个智能体对应的状态、动态输入信号估算每个智能体对应的估计误差值;将所述实际误差值与所述估计误差值进行比较,得到每个智能体对应的误差比较结果。采用本方法使得智能电网中的分布式电源能够快速的估计出分布式动态信号的平均值。

    智能电网的分布式动态信号估计方法、装置和计算机设备

    公开(公告)号:CN110910274B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN201911105928.5

    申请日:2019-11-13

    Abstract: 本发明涉及一种智能电网的分布式动态信号估计方法、装置和计算机设备,所述方法包括:获取分布式网络拓扑结构模型,所述分布式网络拓扑结构模型中包括多个智能体;获取每个智能体的动态输入信号,根据所述动态输入信号,计算所有智能体对应的动态信号的总体平均值;根据预设分布式动态平均一致性协议对所述动态信号的总体平均值进行跟踪,得到每个智能体对应的动态信号的平均值;将所述动态信号的总体平均值与所述每个智能体对应的动态信号的平均值进行计算得到与每个智能体对应的实际误差值;获取每个智能体对应的状态、动态输入信号估算每个智能体对应的估计误差值;将所述实际误差值与所述估计误差值进行比较,得到每个智能体对应的误差比较结果。采用本方法使得智能电网中的分布式电源能够快速的估计出分布式动态信号的平均值。

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