绝缘检测方法、装置、介质及电子设备.pdf
鹏飞****可爱
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本公开涉及一种绝缘检测方法、装置、介质及电子设备,以快速、准确地确定动力电池的对地绝缘电阻值。所述方法包括:同时闭合第一开关和第二开关,并在所述第一开关和所述第二开关闭合时,获取所述第一采样点的第一电压和所述第二采样点的第二电压;控制所述第二开关断开;自所述第二开关断开时起、经过第一时长后,再次闭合所述第二开关,并在所述第二开关再次闭合时,获取所述第一采样点的第三电压和所述第二采样点的第四电压;根据所述第一阻值、所述第二阻值、所述第一电压、所述第二电压、所述第三电压和所述第四电压,确定所述动力电池第一极对
一种绝缘子故障检测方法、装置、介质及电子设备.pdf
本申请实施例公开了一种绝缘子故障检测方法、装置、介质及电子设备。该方法包括:利用预设特征提取算法提取目标图像中绝缘子的特征数据,作为待匹配特征;将所述待匹配特征与故障绝缘子样本数据库中的故障特征进行匹配;其中,所述故障绝缘子样本数据库是基于卷积神经网络模型预先构建的;若匹配成功,将所述目标图像中的绝缘子标记为故障绝缘子。执行本申请技术方案,可以提高绝缘子故障检测效率和故障检测准确率。
一种绝缘子检测方法、装置、电子设备以及存储介质.pdf
本申请公开了一种绝缘子检测方法、装置、电子设备以及存储介质,该方法中,在获取无人机采集到的输电线路图像后,采用绝缘子检测模型对输电线路图像进行绝缘子检测,获得包含绝缘子的目标图像,绝缘子检测模型为对目标检测模型进行模型训练后获得的模型,目标检测模型为在Yolov7神经网络模型中引入注意力机制后所构建的模型,然后采用绝缘子分类模型对目标图像中所包含的绝缘子进行分类识别,获得绝缘子的状况类别信息。由于目标检测模型为在Yolov7神经网络模型中引入注意力机制后所构建的模型,因此对与绝缘子相关度较高的特征通道赋予
信息检测方法、装置、介质及电子设备.pdf
本公开涉及一种信息检测方法、装置、介质及电子设备。方法包括:获取用户的上半身图像和所述第一终端所在桌面的桌面图像;根据所述上半身图像和所述桌面图像,确定所述用户的姿态类别;若所述姿态类别为不良坐姿,则生成第一提示消息。这样,用户能够通过第一提示消息及时纠正坐姿,降低了由于不良坐姿导致近视的风险和概率,并且可以避免用户因不良坐姿导致的腰背损伤、肌肉劳损等问题。另外,在确定用户的姿态类别时,不但考虑了用户的上半身图像,还同时考虑了桌面图像,从而提升了姿态类别的检测精度,避免误生成第一提示消息而给用户造成困扰。
人脸检测方法、装置、电子设备及介质.pdf
本说明书实施例提供了一种人脸检测方法、装置、电子设备及介质,通过将获取的目标人脸图像输入预先训练好的检测模型,得到目标人脸图像的注意力检测值和活体检测值,注意力检测值表征目标人脸图像中用户注视目标位置的概率,活体检测值表征目标人脸图像来源于攻击行为的概率,进而结合注意力检测值和活体检测值,确定目标人脸图像是否通过安全检测。