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云深处交付戈壁无人区升压站巡检项目:机器狗识别准确率达96.5%

来源:环球网

【环球网科技综合报道】2月28日消息,近日,云深处成功交付宁夏戈壁滩无人区升压站的智能巡检项目,为该地区提供了高效、智能化的无人值守解决方案。项目从2024年8月至25年2月期间,累计完成超过200次巡检,单日最高覆盖349个巡检对象,识别准确率达到96.5%,成为戈壁滩无人区设备管理的可靠助手。

据悉,以往每周运维人员都需要从柏油马路上再驱车10多公里石子路到达风电站巡检,在恶劣天气和环境中开展例行巡检。如今,风电升压站工作人员在办公室里便可收到由机器狗在无人区发来的详尽智能巡检报告。

智能AI劳保检测:安全帽、工服与反光背带识别技术

智能AI在劳保用品识别方面的智慧应用

背景

在高温作业环境下,工人因劳保用品穿戴不适而违规操作的现象频发,尤其在建筑、化工、制造等高危行业,安全帽、反光背带、防护手套、劳保鞋等装备的脱卸行为直接威胁生命安全。传统人工巡检存在效率低、覆盖面窄、主观性强等问题,难以实现实时监管。

黑夜/光线差的场景中目标检测痛点可以缓解

ECCV'24开源 | 碾压MapTRv2!MapQR:在线高精地图构建SOTA!

编辑:3DCV

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0. 这篇文章干了啥?

高清(HD)地图是自动驾驶的基础,包含了地图元素(如人行横道、车道分隔线、道路边界等)的精确矢量化细节。作为自动驾驶系统的基本组成部分,这些系统捕获必要的道路拓扑和交通规则,以支持车辆的导航和规划。传统的基于SLAM的HD地图构建方法存在诸如复杂流程、高成本以及显著的定位误差等挑战。手动标注进一步加剧了劳动力和时间需求。这些局限性正促使人们转向利用车载传感器的在线、基于学习的方法。

ViTAR:模糊位置编码让视觉Transformer适配任意分辨率图像

视觉Transformer在计算机视觉领域展现出强大的性能,但其对输入图像尺寸的严格约束限制了在实际应用中的灵活性。ViTAR(Vision Transformer with Any Resolution)通过引入模糊位置编码技术,实现了对任意分辨率图像的处理能力,为计算机视觉的实际应用开辟了新的技术路径。

计算机视觉技术的快速发展中,视觉Transformer(ViT)作为重要的技术突破,在图像分类、目标检测等任务中取得了显著成果。传统ViT架构存在一个关键技术限制:要求所有输入图像具有统一的尺寸规格。这一约束在处理真实世界的多样化数据时带来了显著挑战,特别是在遥感图像、医学影像、监控视频等领域,图像数据往往具有不同的分辨率和宽高比。ViTAR通过创新的模糊位置编码机制,成功解决了这一技术瓶颈。

生产代码变化时识别和更新测试用例:一种基于Transformer的方法

Identify and Update Test Cases When Production Code Changes: A Transformer-Based Approach

Xing Hu; Zhuang Liu; Xin Xia; Zhongxin Liu; Tongtong Xu; Xiaohu Yang

变压器介损试验教程(变压器介损试验教程图片)


以下是一篇关于如何实施变压器介质损耗角正切(tanδ)试验的简明教程,内容涵盖试验原理、步骤及注意事项:

变压器介质损耗角正切(tanδ)试验教程

一、试验目的

介质损耗角正切(tanδ)试验用于测量变压器绝缘材料的介质损耗,反映绝缘系统的性能状态。通过该试验可判断绝缘材料是否存在老化、受潮、污染或局部缺陷,是评估变压器健康状态的关键指标。

变压器试验(介质损耗因数)(变压器介质损耗试验怎么做)


变压器介质损耗因数(tanδ)试验是评估绝缘材料性能的重要方法,用于检测绝缘老化、受潮或污染。以下是试验的详细步骤及注意事项:

一、试验目的

检测变压器绝缘材料(油、纸等)的介质损耗,评估其绝缘状态,发现受潮、劣化或局部缺陷。

二、试验前准备

AI大模型应用工程师扫盲:Transformer解码器训练到推理全流程

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。更多AI大模型应用开发学习视频及资料,尽在

UP-DETR:用无监督的方式对Transformer进行预训练来做物体检测

作者:Synced

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