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摘要:
针对电缆隧道巡检环境的复杂性,巡检数据依赖于人工分析处理效率较低等问题,基于卷积神经网络实现电力设备状态识别和环境检测.基于Flask框架设计并开发了含数据获取、图像识别、实时监测、主动报警和报表生成等功能的电缆隧道智能巡检系统.该系统的应用,能有效提升电缆隧道巡检工作的效率,减缓了巡检人员的压力,降低了安全事故发生的概率.
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关键词云
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文献信息
篇名 电缆隧道智能巡检系统设计与应用
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 电缆隧道 智能巡检 结构设计 功能模块
年,卷(期) 2020,(18) 所属期刊栏目 信息化应用
研究方向 页码范围 131-136
页数 6页 分类号 TP242
字数 语种 中文
DOI 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.18.037
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 裴星宇 29 97 6.0 8.0
2 黄顺涛 8 16 2.0 4.0
3 阮绵晖 4 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电缆隧道
智能巡检
结构设计
功能模块
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
总下载数(次)
45
总被引数(次)
3182
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