检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张传龙 董恩源[2] 王国华[1] 李籽骁 Zhang Chuanlong;Dong Enyuan;Wang Guohua;Li Zixiao(Dalian Boiler and Pressure Vessel Inspection and Testing Institute Co.,Ltd.,Dalian 116013;Dalian University of Technology,Dalian 116000;Dalian Jiaotong University, Dalian 116000)
机构地区:[1]大连锅炉压力容器检验检测研究院有限公司,大连116013 [2]大连理工大学,大连116000 [3]大连交通大学,大连116000
出 处:《中国特种设备安全》2024年第S01期27-30,35,共5页China Special Equipment Safety
基 金:辽宁省市场监管局科技计划项目“基于深度学习的电梯层门安全关键技术研究及设备研制”(2023ZC017)。
摘 要:通过深度学习进行小目标检测,提出了可以在电梯正常运行情况下,对电梯层门关键部件的异常状态进行检测分析判断的一种新型的检测电梯层门关键部件的检测方法。为了对本文设计的电梯层门关键部件检测分析设备进行验证,本文搭建了电梯层门关键部件检测分析实验平台。通过现场验证,该系统实现了对在用电梯的电梯层门关键部件检测分析等功能。By using deep learning for small object detection,a novel detection method for key components of elevator landing doors is proposed,which can detect,analyze,and judge the abnormal state of key components of elevator landing doors under normal operation of elevators.In order to verify the detection and analysis equipment for key components of elevator landing doors designed in this article,an experimental platform for detecting and analyzing key components of elevator landing doors has been established.Through on-site verification,the system has achieved functions such as detecting and analyzing key components of elevator floor doors in use.
分 类 号:X924.2[环境科学与工程—安全科学]
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