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基于Y0L0v3的智慧现场安监技术研究
摘要:在智能电网发展的大背景下,目前的电网生产安监管理模式已经不适应智能电网的要求,安监管理模式和方式的创新迫在眉睫。鉴于此,首先收集电网违规场景图片构建VoC数据集,利用LabelImg软件对数据集进行标注:然后采用YoLov3深度学习目标识别算法实现对数据集的训练、调试,并分析模型的性能指标:最后输入额外的目标样本测试成功,为后续更多新技术应用的研究开发提供了新的思路和方向。
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红外动目标识别跟踪系统的DSP+FPGA实现
与通用集成电路相比，ASIC芯片具有体积小、重量轻、功耗低、可靠性高等几个方面的优势，而且在大批量应用时，可降低成本。现场可编程门阵列（FPGA）是在专用ASIC的基础上发展出来的，它克服了专用ASIC不够灵活的缺点。与其他中小规模集成电路相比，其优点主要在于它有很强的灵活性，即其内部的具体逻辑功能可以根据需要配置，对电路的修改和维护很方便。DSP＋FPGA结构最大的特点是结构灵活，有较强的通用性，适于模块化设计，从而能够提高算法效率；同时其开发周期较短，系统易于维护和扩展，适合于实时数字信号处理。本文介
