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- 面向智能巡检终端的非结构化数据特征提取技术
- 2025年
- 智能巡检终端采集的电力设备数据大多为图像、视频、声音等非结构化数据,具有复杂性、多样性的特征。对上述非结构化数据提取的准确性决定了电力设备的监测能力,为此,面向智能巡检终端中的非结构化数据,提出了一种新的特征提取技术。分别识别智能巡检终端中数据的图像特征值、视频特征值、声音特征值。以识别结果为基础,对其进行归一化处理,利用K-L变换完成对数据样本的降维处理,实现对智能巡检终端非结构化数据特征的提取。实验结果表明,所提方法提取的结构化数据样本长度始终与智能巡检终端主机所需输配电数据样本长度差距小于0.05×109 MB,提高了非结构化数据特征提取的精准性。
- 罗劲斌章坚郭启迪李端姣李雄刚
- 关键词：非结构化数据特征提取K-L变换数据降维
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- 宋超阳 万芳
- 适用于非结构化环境的机器人网络结构及传感系统
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- 适用于非结构化环境的机器人网络结构及传感系统
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- 刘亮余婧周桂宇贾洪印陈兵赵辉刘深深吴晓军莫焘周金鑫
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- 李兆冬杨婷婷赵熙俊崔星周昌仪安旭阳王一全杨雨陈佳琪郑家杰曹炳全卢彩霞
- 一种非结构化环境的路径规划方法、装置、设备和介质
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- 陈宏润卢天明韩旭
- 一种非结构化环境的特种车辆自动驾驶路径规划方法
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- 程德强王衍辰徐飞翔寇旗旗吕晨张皓翔
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- 基于改进YOLOv5s非结构化环境下的多目标害虫检测方法和系统
- 本发明提供了一种基于改进YOLOv5s非结构化环境下的多目标害虫检测方法和系统，所述方法包括：S1：采集被甘蔗蚜虫侵扰的作物图像作为第一目标数据集；S2：将第一目标数据集与优化标注后的AgriPest数据集进行随机选取并...
- 徐伟悦 孙浩楠 严强 吴沂泽 黄陆楠
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