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输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集标注规范技术内容

输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集标注规范技术内容

本规范对输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集的标注作出要求,为输变电数据集

标注提供参考。

本规范适用于电力系统架空输电线路设备缺陷分级及缺陷标注。

本规范规定图像分析隐患检测与识别系统的标注要求、存储要求、非功能性要求。

本规范的标注要求适用于深度学习算法的数据标注。

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输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集标注规范造价信息

  • 市场价
  • 信息价
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巡更标识

  • BMK-10
  • 13%
  • 广州奥芯电子科技有限公司
  • 2022-12-07
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标识标牌

  • 物业务服中心1.2mm不锈钢烤漆精工字字高45cm×6个
  • cm
  • 13%
  • 南昌市麦古广告装饰有限公司
  • 2022-12-07
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标识标牌

  • 私家花园1.5cm亚克力反面UV宽0.25米×高0.3米
  • 13%
  • 南昌市麦古广告装饰有限公司
  • 2022-12-07
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标识标牌

  • 标识牌1.5cm亚克力反面UV宽0.21米×高0.08米
  • 13%
  • 南昌市麦古广告装饰有限公司
  • 2022-12-07
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标识标牌

  • 楼栋牌1.2mm不锈钢烤漆内容UV宽0.92米×高1.1米
  • 13%
  • 南昌新愿景广告有限公司
  • 2022-12-07
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球形子信息标识

  • 广东2021年3季度信息价
  • 电网工程
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球形子信息标识

  • 广东2020年3季度信息价
  • 电网工程
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球形子信息标识

  • 广东2019年3季度信息价
  • 电网工程
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球形子信息标识

  • 广东2022年2季度信息价
  • 电网工程
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球形子信息标识

  • 广东2021年1季度信息价
  • 电网工程
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活动目标信息识别

  • 1.名称:活动目标信息识别 2.品牌:徽粤大海/DHWL 3.型号:DHWL-DTZX4.产地:中国5.功能参数:支持活动目标颜色、方向等属性识别支持目标速度的识别支持活动目标颜色的识别
  • 1套
  • 3
  • 高档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2020-10-23
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活动目标信息识别

  • 1.名称:活动目标信息识别 2.品牌:徽粤大海/DHWL DHWL-DTZX3.型号:DHWL-DTZX4.产地:中国5.功能参数:支持活动目标颜色、方向等属性识别支持目标速度的识别支持活动目标颜色的识别
  • 1套
  • 3
  • 高档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2020-10-23
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出入口目标识别设备

  • 指纹人脸识别
  • 3套
  • 1
  • 中档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2019-09-12
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出入口目标识别设备

  • 刷卡/指纹/人脸识别
  • 1套
  • 1
  • 东芝白云、中环天仪股份有限公司
  • 中档
  • 不含税费 | 含运费
  • 2022-10-21
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出入口目标识别设备

  • 1.名称:人脸识别一体机2.型号:JSMJY09A
  • 1套
  • 1
  • 详见规格型号
  • 中高档
  • 含税费 | 不含运费
  • 2017-11-29
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输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集标注规范起草单位

山东信通电子股份有限公司、山东省电力公司电力科学研究院、山东鲁能智能技术有限公司、济南信通达电气科技有限公司

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输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集标注规范起草人

李程启、蔡富东、刘强、吕昌峰、王力民、王景、王成、王万国、秦佳峰、林颖、郑文杰、白德盟、杨祎、韩晶、陈兆文

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输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集标注规范技术内容常见问题

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输变电巡视隐患/缺陷目标识别图像数据集标注规范技术内容文献

基于图像增强技术的水利工程隐患识别 基于图像增强技术的水利工程隐患识别

基于图像增强技术的水利工程隐患识别

格式:pdf

大小:265KB

页数: 4页

研究水利工程隐患准确检测问题,提高监测的准确性受到监测手段限制,而传统水力工程隐患检测是通过雷达成像获取隐患区域图像与正常区域图像的像素特征差异转化后的特征差异信号进行检测,当隐患区域与正常区域差异不明显的时候,转化后的特征差异信号很弱,会发生漏检测,造成检测的准确性不高。为了解决上述问题,提出根据像素差异补偿的水利工程安全隐患检测算法,通过增加隐患区域与正常区域的像素差异的强度,补偿由于外界环境因素造成的像素差异过小的弊端,增强转化后的像素差异信号强度,进而增加检测的准确性。实验表明,改进方法能够很好地补偿像素差异信号的衰减,准确检测水利工程中的安全隐患。

内螺纹图像识别技术研究 内螺纹图像识别技术研究

内螺纹图像识别技术研究

格式:pdf

大小:265KB

页数: 未知

针对生产中内螺纹难以快速自动检测问题,提出了一种基于计算机视觉技术的内螺纹非接触式自动检测方法。采用数学形态学处理二值化后的内螺纹图像,消除了内螺纹小径圆弧边缘缺口、裂缝及破洞等缺陷;然后应用最小二乘圆拟合方法检测内螺纹小径圆弧,得到精确的小径半径尺寸,以内螺纹小径的半径尺寸差异为判别条件,开发自动检测系统,实现内螺纹的准确识别。实验结果表明,该系统检测精度高、正确率高、速度快,能满足内螺纹生产自动检测的要求。

大规模图像数据自动标注算法研究项目摘要

主要研究大规模图像数据的自动标注算法,具体研究内容有:研究具有更好表示和区分能力的图像特征提取算法,其重点是研究特征选取和特征变换;研究用于高层语义特征提取的机器学习方法,其重点是研究半监督学习和大规模数据学习问题;研究图像标记的语义相关性挖掘问题,以进一步提高自动标记的性能,基本思路是利用先验信息、WordNet等知识库和标记在图像同现等统计信息。基于上述算法研究成果,我们将针对日常生活中常见的实体语义对象,从互联网上下载相应的图像,通过学习训练建立起较大规模的视觉语义特征模型库,用于实现图像的自动语义标注;我们还计划研究开发大规模图像数据的自动标注原型演示系统,用于网上大规模图像的搜索和过滤。

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大规模图像数据自动标注算法研究基本信息

批准号

60873178

项目名称

大规模图像数据自动标注算法研究

项目类别

面上项目

申请代码

F0605

项目负责人

薛向阳

负责人职称

教授

依托单位

复旦大学

研究期限

2009-01-01 至 2011-12-31

支持经费

30(万元)

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目标图像的识别与跟踪内容简介

分数阶微积分及相关研究是近年来科研领域的研究热点,该项研究不本书内容主要包括目标识别与跟踪技术的研究现状和基础理论(第1章)、卫星目标定位方法(第2~4章)、目标识别方法(第5,6章)和目标跟踪方法(第7,8章),介绍了相关目标卫星定位、识别和跟踪的研究背景、挑战性问题、解决理论、算法设计过程和应用场景分析等内容,并给出了相应的实验结果。

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