一种基于深度学习的设备开关状态检测方法.pdf
波峻****99
亲,该文档总共13页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
一种基于深度学习的设备开关状态检测方法.pdf
本发明属于非侵入式负荷识别技术领域,具体为一种基于深度学习的设备开关状态检测方法。本发明对序列?点处理方式进行改进,即将对单个点的预测变成对一定目标序列长的预测,该目标序列更靠近中点以及中点附近的值,在保证较好预测性能的前提下提高预测的效率;同时引入用于原始音频信号建模的网络模块,采用堆叠空洞卷积来扩大网络的接收域,实现对长数据序列的高效建模并预测输出;网络模块包括:回归网络,用于对聚合负载数据进行负荷分解,得到不同设备的负载数据;分类网络,得到相应设备的负荷状态,整体输出综合两部分的信息,得到更加准确的
基于深度学习的座舱开关状态识别研究.docx
基于深度学习的座舱开关状态识别研究摘要:座舱开关状态识别在航空领域中具有重要意义,对航班的安全及正常运行起着至关重要的作用。本文基于深度学习的方法,利用卷积神经网络(CNN)识别座舱开关的状态。首先介绍了深度学习及卷积神经网络的基本概念和原理,然后介绍了座舱开关状态识别的相关研究,接着详细介绍了本文的模型及实验过程,并进行了实验结果分析与讨论。实验结果表明,基于深度学习的座舱开关状态识别模型具有较高的准确率和稳定性,可以有效实现座舱开关状态的识别。关键词:深度学习;座舱开关状态识别;卷积神经网络;准确率一
一种基于深度学习模型的通话状态检测分类方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习模型的通话状态检测分类方法,涉及通话状态检测技术领域,解决了现有技术在通话状态检测过程中,能够处理的音频类型少,以及数据处理量大,导致通话状态检测效果难以满足要求的技术问题;本发明包括:获取基础语音数据,对基础语音数据进行语音预处理之后获取训练语音数据;通过训练语音数据对深度学习模型进行训练获取状态识别模型;当缓存的用户音频数据超过数据阈值时,进行VAD过滤获取目标音频段,并结合通话状态检测平台对目标音频段进行分析;本发明通过VAD切分标注去除无效音频段,提升了标注效率;在训练
一种基于深度学习的电力杆塔状态检测的方法及系统.pdf
本发明提出了一种基于深度学习的电力杆塔状态检测的方法,该方法具体包括如下步骤:获取供构建深度学习模型数据并划分数据集;构建数据模块并加载数据,进一步构建该深度学习模型的损失函数;进一步构建用于深度学习训练的目标模型,并进行训练以及验证该目标模型;挑选获得所需的目标模型,导入待检测的目标电力杆塔检测其状态;以及根据预设阈值输出目标检测的结果。通过深度学习目标检测结合电力杆塔状态的检测,生成的模型较小,有利于部署移植到边缘设备进行结果计算,从而提高巡检人员的工作效率,减少成本。
基于深度学习的冶炼状态检测系统及检测方法.pdf
本发明公开了一种冶炼状态检测系统、方法,其中,系统包括自适应曝光成像模块,用于实时采集所述熔炉的炉口状态图像以及给出采集所述炉口状态图像采用的曝光值并输出;模型训练模块,连接所述自适应曝光成像模块,用于以各所述炉口状态图像和拍摄各所述炉口状态图像给出的所述曝光值作为训练样本,训练形成一炉口状态识别模型;炉口状态识别模块,连接所述模型训练模块,用于基于所述炉口状态识别模型,对实时采集的所述炉口状态图像进行炉口状态识别,得到所述熔炉的当前炉口状态并存储,本发明提高了炉口状态识别的准确度和识别速度,提高了冶炼工