目前,随着经济的快速发展,电力自动化在我国电力部门的应用也越来越广泛。下面是我为大家整理的电力自动化研究 毕业 论文，供大家参考。
摘要：电话振铃遥控技术的振铃遥控由提取来电显示号码、号码过滤器和振铃电压等模块组成，将具有相应权限的固定电话或移动电话设置在远端电话控制模块中，以保证电话号码具有相应的“身份证”。
关键词：电力自动化;通信技术
1在电力自动化中应用的优势
①通过在电力自动化系统中应用现代电力通信技术，能对电气自动化系统和电气设备的运行状况进行实时监控，当检测出故障后，能及时、准确地采取 措施 处理，迅速将故障排除，以保证电力自动化系统和电气设备的准确性、稳定性和安全性，尤其是现代电话通信技术具有的远程遥控、维护和诊断等手段，可有效推进电力自动化进程。②与常规的遥控方式相比，不需要设置专门的传输通道和线路，能利用用户电话交换网络、无线移动电话网络和有线固定电话网络等具有的便利性，以及电话通信网络不受遥控距离限制的条件，进行全天候、跨省市甚至是跨国的传送和控制。③利用移动手机、办公电话和住宅电话等，可对电力自动化系统和电气设备进行远程诊断，对于实现使用简单、安全可靠、造价低和降低维护费用具有非常重要的作用。
2在电力自动化中的应用分析
移动手机短信通信技术的应用分析
随着现代通信技术的快速发展，航天技术和电话通信技术的结合，移动手机通信技术得到了快速发展和广泛应用。手机短信遥控电路技术是移动手机通信技术在电力自动化中的典型应用。以往，移动手机通过短信控制太空中的卫星和读取卫星上的传输数据，而装上蓝牙系统后，可采用无线方式接收和发射信号，且可有效控制卫星对电力自动化进行监控。其原理为：手机短信遥控电路技术集合了过滤器、短信内容提取和来电显示等模块，在移动电话控制模块内输入具有相应权限的手机号码，并编制遥控指令的短信内容后，仅具有相应资格的手机号码和正确的短信内容，才能接收短信，从而实现对电力自动化的遥控，否则，无法驱动遥控对象，将拒绝执行短信遥控命令。
拨号遥控技术的应用分析
DTMF信号是一种稳定性、可靠性相对较高的实用通信技术，最早应用在程控电话交换系统中。DTMF信号包括以下2种：①高音组。包括1633Hz、1477Hz、1336Hz和1209Hz。②低音组。包括941Hz、852Hz、770Hz和697Hz。共8种频率信号，DTMF拨号遥控技术选用8选2的方式，分别在高音组和低音组中选择1个信号组成复合信号，进而形成16组特定编码的遥控信号系统。DTMF拨号遥控技术在电力自动化中的应用原理为：在远端电话控制模块中设置具有遥控权限的电话，并保证电话号码具有相应的身份遥控功能;当拨号验证通过时，通信系统能提供相应的提示，并进行相应的DTMF编码拨号，驱动相应的遥控对象动作;对于没有相应权限的电话，则不予以接听和拨号。DTMF拨号遥控指令编码方案主要包括9种：①第一路开关。遥控开启拨号编码为1*，遥控关闭拨号编码为1#。②第二路开关。遥控开启拨号编码为2*，遥控关闭拨号编码为2#。③第三路开关。遥控开启拨号编码为3*，遥控关闭拨号编码为3#。④第四路开关。遥控开启拨号编码为4*，遥控关闭拨号编码为4#。⑤第五路开关。遥控开启拨号编码为5*，遥控关闭拨号编码为5#。⑥第六路开关。遥控开启拨号编码为6*，遥控关闭拨号编码为6#。⑦第七路开关。遥控开启拨号编码为7*，遥控关闭拨号编码为7#。⑧第八路开关。遥控开启拨号编码为8*，遥控关闭拨号编码为8#。⑨第1～8路开关。遥控开启拨号编码为9*，遥控关闭拨号编码为9#。
电话振铃遥控技术的应用分析
电话振铃遥控技术的振铃遥控由提取来电显示号码、号码过滤器和振铃电压等模块组成，将具有相应权限的固定电话或移动电话设置在远端电话控制模块中，以保证电话号码具有相应的“身份证”。电话振铃遥控技术的远端控制模块仅接收具有相应权限电话的振铃信号，并驱动相应的遥控电路，进而根据相应的状态信息回传给远端电话，振铃遥控信号的回传。此外，还需要采用不同的传感器连接，比如采用单片机电路，电路接口用下沿触发，触发电平自高而下，从5V至0V。对于没有权限的电话，则不予以接收振铃信号，进而也无法驱动遥控电路。
3结束语
总而言之，电力自动化系统必须紧随通信技术、计算机技术和其他IT技术的发展趋势。将现代电话通信技术应用在电力自动化系统中，能利用现代电话通信技术全面监控整个电力自动化系统，及时、准确地发现电力自动化系统中存在的故障，并迅速采取有针对性的措施解决，从而降低电力自动化系统故障处理的维护费用，降低维护人员的劳动强度，能获得较大的经济效益和社会效益。
摘要：电力自动化系统是目前在电子技术领域中应用先进技术最多的一个领域，电子信息技术与计算机技术的结合应用都会被很快的应用到电力系统当中去，这就意味着电子信息技术的发展，直接影响着电子系统自动化的发展。
关键词：信息技术;电力自动化系统
1电力自动化系统的概念
发电、运输电、变电、配电和用电组成了一个完成的电力系统。电力系统的一次设备通常是发电机、变压器、输电线路以及开关。为了使这些一次设备可以在工作期间稳定、安全的进行，也为了保证电力系统可以保证一定的经济效益，就需要对这些一次设备进行在线监控，调度控制已经保护措施。在电力系统中，保护装置、测控装置以及一些有关通讯的设备还有各级电网控制中心的计算机系统、变电站以及发电厂的计算机控制系统都统称为电力系统中的二次设备。这些二次设备基本囊括了整个电力系统自动化的主要内容。
2电子信息技术在电力自动化系统中的应用
在电力自动化系统中所运用到电子信息技术主要是电网调度自动化、变电站自动化、配网自动化这个三个大的方面。在这个三个大方面中最为重要的就是电网调度自动化的建设，计算机的网络控制中心以及服务器工作站是电网调度自动化的中心组成部分。
发电厂自动化
目前我国的发电厂综合自动化系统中最常用的就是分散控制系统，同时分散控制系统也是较为普遍运用的一个系统，在开关柜中就可以直接安装分散控制系统的保护和测控装置，这两个装置与通过现场的总线连接起来之后再与后台通过通信管理机相连。分散控制系统一定要用多台计算机将这些回路分散控制起来，将各个控制站的部分参数通过通信方式与其他的控制CRT装置相连。当发电厂运用分散控制系统之后，发电厂得到了飞速的发展与变化，尤其是在计算机的硬件方面、软件方面以及通信技术方面都得到了分散控制系统的技术支持，从而使原本发电厂内部各自独立的控制功能经过分散与集中处理，都汇聚成了一个相互管理的整体。
电网调度自动化
整个电力系统实现自动化的一个核心结构就是电网调度自动化。电网调度自动化电网调度自动化主要由电网调度中心的主计算机、网络服务器、打印机、调度范围内的发电厂、工作站以及变电站的设备组成。电网调度自动化系统可以很好的进行电能的分配，同时也是电网调度安全的一个有效的保障。它最主要的作用就是采集在监控过程中，电力生产过程中的实时数据，同时分析出电网运行所需的安全数据，估算电力系统的运行状态，将省级的发电系统控制起来以便使其满足人们的需求，保障电网能够正常的供电。在电力供送过程中还要保证电网工作的工作成本，尽可能的节省开支，在电网运行正常的情况下推迟投资周期，这样就可以确保电网在运用过程的经济收益。
变电站自动化
为了提高变电站的监控功能与实现变电站的高效运行，同时节省人力操作时人工监控以及电话的步骤，从而出现了变电站的自动化。变电站中普遍使用计算机技术主要起源于当初使用的计算机智能设备。这个智能设备不但能对难以测量的信息进行分析与测量，还可以将其实现数字化，同时还可以通过计算机与计算机之间的存储功能时间数据的记录。变电站自动化主要的功能就是对继电实行保护措施以及对第二次设备进行重组以及优化。变电站自动化从一些特殊意义上来讲取代了变电站的二次设备，是电网调度自动化一个不可或缺的环节，同时也是电力生产的重要环节。
3电子信息技术在电力自动化系统中的发展前景
电子信息设备与电力自动化设备的兼容问题
目前社会关注的问题就是电子信息设备与电子自动化设备的兼容问题。在电力系统中，微机型产品的使用越来越广泛，已经逐渐成为电力系统自动化产品的主流方向。但是由于电力系统非常复杂，电磁环境也非常不好，所以在电力系统中应用的微机型产品很容易就会受到这些影响，从而产生误动、拒动的情况。若是发生丢失或者 死机 的情况则会给电力系统造成非常大的经济损失。
电子高新技术在电力系统自动化的应用
红外成像技术与视频技术、图像信息技术在电力系统中得到了广泛的应用。目前图像信息技术在电力系统自动化中的应用越来越重要，同时对于分析和理解的技术能力的要求也越来越高，所以一些场合就必须借用电子视觉技术来替代人工的计算来进行图像理解。在电力自动化系统可以确保安全性的前提下，可以将电子视觉技术应用到图像信息的处理与分析中，可以将电力系统的图像信息进行智能化处理。另外专家系统、模糊技术等应用在电力自动化系统中也得到了应用。
4结语
电力自动化系统是目前在电子技术领域中应用先进技术最多的一个领域，电子信息技术与计算机技术的结合应用都会被很快的应用到电力系统当中去，这就意味着电子信息技术的发展，直接影响着电子系统自动化的发展。
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推荐下计算机视觉这个领域，依据学术范标准评价体系得出的近年来最重要的9篇论文吧： （对于英语阅读有困难的同学，访问后可以使用翻译功能） 一、Deep Residual Learning for Image Recognition 摘要：Deeper neural networks are more difficult to train. We present a residual learning framework to ease the training of networks that are substantially deeper than those used previously. We explicitly reformulate the layers as learning residual functions with reference to the layer inputs, instead of learning unreferenced functions. We provide comprehensive empirical evidence showing that these residual networks are easier to optimize, and can gain accuracy from considerably increased depth. On the ImageNet dataset we evaluate residual nets with a depth of up to 152 layers—8× deeper than VGG nets [40] but still having lower complexity. An ensemble of these residual nets achieves error on the ImageNet test set. This result won the 1st place on the ILSVRC 2015 classification task. We also present analysis on CIFAR-10 with 100 and 1000 layers. The depth of representations is of central importance for many visual recognition tasks. Solely due to our extremely deep representations, we obtain a 28% relative improvement on the COCO object detection dataset. Deep residual nets are foundations of our submissions to ILSVRC & COCO 2015 competitions1, where we also won the 1st places on the tasks of ImageNet detection, ImageNet localization, COCO detection, and COCO segmentation. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 二、Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 摘要：In this work we investigate the effect of the convolutional network depth on its accuracy in the large-scale image recognition setting. Our main contribution is a thorough evaluation of networks of increasing depth using an architecture with very small (3x3) convolution filters, which shows that a significant improvement on the prior-art configurations can be achieved by pushing the depth to 16-19 weight layers. These findings were the basis of our ImageNet Challenge 2014 submission, where our team secured the first and the second places in the localisation and classification tracks respectively. We also show that our representations generalise well to other datasets, where they achieve state-of-the-art results. We have made our two best-performing ConvNet models publicly available to facilitate further research on the use of deep visual representations in computer vision. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 三、U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 摘要：There is large consent that successful training of deep networks requires many thousand annotated training samples. In this paper, we present a network and training strategy that relies on the strong use of data augmentation to use the available annotated samples more efficiently. The architecture consists of a contracting path to capture context and a symmetric expanding path that enables precise localization. We show that such a network can be trained end-to-end from very few images and outperforms the prior best method (a sliding-window convolutional network) on the ISBI challenge for segmentation of neuronal structures in electron microscopic stacks. Using the same network trained on transmitted light microscopy images (phase contrast and DIC) we won the ISBI cell tracking challenge 2015 in these categories by a large margin. Moreover, the network is fast. Segmentation of a 512x512 image takes less than a second on a recent GPU. The full implementation (based on Caffe) and the trained networks are available at . 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 四、Microsoft COCO: Common Objects in Context 摘要：We present a new dataset with the goal of advancing the state-of-the-art in object recognition by placing the question of object recognition in the context of the broader question of scene understanding. This is achieved by gathering images of complex everyday scenes containing common objects in their natural context. Objects are labeled using per-instance segmentations to aid in precise object localization. Our dataset contains photos of 91 objects types that would be easily recognizable by a 4 year old. With a total of million labeled instances in 328k images, the creation of our dataset drew upon extensive crowd worker involvement via novel user interfaces for category detection, instance spotting and instance segmentation. We present a detailed statistical analysis of the dataset in comparison to PASCAL, ImageNet, and SUN. Finally, we provide baseline performance analysis for bounding box and segmentation detection results using a Deformable Parts Model. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 五、Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 摘要：Convolutional networks are at the core of most state of-the-art computer vision solutions for a wide variety of tasks. Since 2014 very deep convolutional networks started to become mainstream, yielding substantial gains in various benchmarks. Although increased model size and computational cost tend to translate to immediate quality gains for most tasks (as long as enough labeled data is provided for training), computational efficiency and low parameter count are still enabling factors for various use cases such as mobile vision and big-data scenarios. Here we are exploring ways to scale up networks in ways that aim at utilizing the added computation as efficiently as possible by suitably factorized convolutions and aggressive regularization. We benchmark our methods on the ILSVRC 2012 classification challenge validation set demonstrate substantial gains over the state of the art: 21:2% top-1 and 5:6% top-5 error for single frame evaluation using a network with a computational cost of 5 billion multiply-adds per inference and with using less than 25 million parameters. With an ensemble of 4 models and multi-crop evaluation, we report 3:5% top-5 error and 17:3% top-1 error on the validation set and 3:6% top-5 error on the official test set. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 六、Mask R-CNN 摘要：We present a conceptually simple, flexible, and general framework for object instance segmentation. Our approach efficiently detects objects in an image while simultaneously generating a high-quality segmentation mask for each instance. The method, called Mask R-CNN, extends Faster R-CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with the existing branch for bounding box recognition. Mask R-CNN is simple to train and adds only a small overhead to Faster R-CNN, running at 5 fps. Moreover, Mask R-CNN is easy to generalize to other tasks, ., allowing us to estimate human poses in the same framework. We show top results in all three tracks of the COCO suite of challenges, including instance segmentation, bounding-box object detection, and person keypoint detection. Without tricks, Mask R-CNN outperforms all existing, single-model entries on every task, including the COCO 2016 challenge winners. We hope our simple and effective approach will serve as a solid baseline and help ease future research in instance-level recognition. Code will be made available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 七、Feature Pyramid Networks for Object Detection 摘要：Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But pyramid representations have been avoided in recent object detectors that are based on deep convolutional networks, partially because they are slow to compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A top-down architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art single-model results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 5 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 八、ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF 摘要：Feature matching is at the base of many computer vision problems, such as object recognition or structure from motion. Current methods rely on costly descriptors for detection and matching. In this paper, we propose a very fast binary descriptor based on BRIEF, called ORB, which is rotation invariant and resistant to noise. We demonstrate through experiments how ORB is at two orders of magnitude faster than SIFT, while performing as well in many situations. The efficiency is tested on several real-world applications, including object detection and patch-tracking on a smart phone. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 九、DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFs 摘要：In this work we address the task of semantic image segmentation with Deep Learning and make three main contributions that are experimentally shown to have substantial practical merit. First , we highlight convolution with upsampled filters, or ‘atrous convolution’, as a powerful tool in dense prediction tasks. Atrous convolution allows us to explicitly control the resolution at which feature responses are computed within Deep Convolutional Neural Networks. It also allows us to effectively enlarge the field of view of filters to incorporate larger context without increasing the number of parameters or the amount of computation. Second , we propose atrous spatial pyramid pooling (ASPP) to robustly segment objects at multiple scales. ASPP probes an incoming convolutional feature layer with filters at multiple sampling rates and effective fields-of-views, thus capturing objects as well as image context at multiple scales. Third , we improve the localization of object boundaries by combining methods from DCNNs and probabilistic graphical models. The commonly deployed combination of max-pooling and downsampling in DCNNs achieves invariance but has a toll on localization accuracy. We overcome this by combining the responses at the final DCNN layer with a fully connected Conditional Random Field (CRF), which is shown both qualitatively and quantitatively to improve localization performance. Our proposed “DeepLab” system sets the new state-of-art at the PASCAL VOC-2012 semantic image segmentation task, reaching percent mIOU in the test set, and advances the results on three other datasets: PASCAL-Context, PASCAL-Person-Part, and Cityscapes. All of our code is made publicly available online. 全文链接： 文献全文 - 学术范 () 希望对你有帮助！
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。
视觉定位，视觉检测，视觉测量都属于机器视觉的领域。首先来说共同点，同样使用视觉算法，因此在图像预处理，图像形态学，Blob分析，边缘提取等方面的算法以及思路是一样的。大部分的视觉算法库提供的视觉算法函数都是可以被调用的。不同点，视觉定位类项目侧重于精度，更多的需要配合自动化设备，比如说机器人，轴组等，在图像处理后通过手眼标定算法将像素坐标系转化成其他的坐标，有时配合激光传感器等实现坐标系的统一。在应用场景方面，有2维定位抓取，3维无序抓取等。在移动机器人领域，视觉定位类项目又分为视觉SLAM等。综上，视觉定位项目侧重于多重技术的结合。视觉检测技术侧重于稳定性，算法方面，结合深度学习，预处理算法，图像增强等实现对物体表面的缺陷检测，字符识别等，在计算机视觉领域，有OCR字符检测，人脸识别，自动驾驶等等。综上，视觉检测技术更侧重于视觉算法本身的深挖。
能。1、孔径检测、孔间距检测、轮廓测量，检测精度最高，采用CCD视觉非接触式检测技术，每秒可以测量20次。2、所以研究生论文视觉测量能达到精度能达到。
觉察到的内容肯定好
我肯定好的能，我能完成任务
1、论文题目：要求准确、简练、醒目、新颖。2、目录：目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）3、提要：是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。4、关键词或主题词：关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。 每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。5、论文正文：（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。 引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、 论证过程和结论。主体部分包括以下内容：a.提出-论点；b.分析问题-论据和论证；c.解决问题-论证与步骤；d.结论。6、一篇论文的参考文献是将论文在和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）：作者--标题--出版物信息所列参考文献的要求是：（1）所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。（2）所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
视觉关系识别/检测 任务不仅需要识别出图像中的物体以及他们的位置（detection），还要识别物体之间的关系（relationship）。例子如下图所示，输入为一张图片，输出为objects和bounding boxes，以及objects之间的关系，如
视觉关系识别是图像理解的基础，可以 应用 在
挑战：
这篇文章将整理与视觉关系相关的论文，并作简要的介绍。论文列表：
第一篇是比较经典的论文，提出了一个数据集VRD和一个结合语言先验的关系预测模型。
Visual Phrases只有13个类型，Scene Graph 有两万多关系，但是它平均每个对象只有大约2个谓词关系。除了这三个数据集，还有有名的 VIsual Genome 大数据集，包含99658张图片，19237个关系，标注了物体类型，位置，属性和物体间的关系（场景图），还有caption，qa。虽然数据量大了，但是数据集的标注还是会有一些没有被标注的，毕竟组合多。
思考：论文利用了语言先验word embedding，对预测起到了很大的帮助，但是先验知识可能会使得关系预测倾向于频繁的关系，而忽略了视觉方面的信息。一个解决方案是先预训练视觉模型。然而，真正合理的融合先验的方式我觉得不是简单的乘法（先验可能会误导），是一个思考的点。
**Motivation: **这篇论文的启发是来源于知识图谱中，使用转移向量（translation vector）来表示实体之间的关系（见 Trans系列的知识表示 ）。在视觉关系中，通过将对象的视觉特征映射到低维的关系空间中，然后用对象间的转移向量来表示对象之间的关系，比如person+ride=bike。如下图所示：
所以为了让 能够接近 ，即相似，loss函数为
在实验中，单从在VRD数据集上的predicate预测，与上一篇论文Lu对比是没有提升的（44<47），这是这篇论文中没有说明的，是我从两篇论文的实验数据中发现的。这篇论文在另外两个任务上效果比Lu的好些，我觉得有可能是用了Faster RCNN的缘故。 除了这三个任务的实验对比，还加了图像检索，zero-shot关系检测（没有Lu的好），特征重要性分析的实验。实验也表明了关系检测任务对目标检测任务的准确率的提升，不过其实很少。
更多相关的可参考原论文。
思考：论文用TransE来表示关系空间中对象与predicate的关系，如何映射到关系空间，更好的表达对象的联系，甚至predicate间的关系，是值得研究的一个点。（比如结合语言先验等，因为我觉的它的效果其实应该比不上加了语言先验的）
这篇论文跟上一篇论文类似，都是将
思考：这也是篇关于投射对象和关系到另一空间的论文，不过任务稍有不同，效果也比上一篇好些。同上，embedding也是可研究的一个方向。
这篇论文使用场景图scene graph来建模图片中对象以及它们的关系，任务是生成场景图：
这篇论文的亮点就是利用上下文信息以及消息传递，迭代更新以更好地预测关系。这是一个在场景图层级上的新的预测关系的方式，其消息传递方法等都是可以改进的地方，甚至结合embedding。
这篇论文的主要贡献是使用因式分解的方法来得到信息先验（a factorization scheme that yields highly informative priors），也就是关系的先验分布，即两个object间的predicate分布。 这个分布是通过张量分解的方法得到，具体是： （1） 张量构建Tensorize ：关系张量 , i, j是对象，k是关系，表示为关系k的矩阵 的堆叠，每一个值对象i, j在数据集中有关系k的次数。张量表示可以反映objects间的内在联系，关系分布等。
最后BP训练SG网络，θ设为. 在实验中，论文对比了Lu的Visual Relationship Detection with Language Priors，和Xu的Scene Graph Generation by Iterative Message Passing，都有较好的提升。
思考：这篇论文通过张量分解的方式来得到关系的先验分布，与论文Visual Relationship Detection with Language Priors用到的语言先验有着异曲同工之处，都是用predicate的先验分布来调整网络预测的关系，提升zero shot能力。 不过我认为这种直接相乘的调整方式是比较粗糙的，需要更好的方式来融合先验分布与视觉上预测的分布。
这是一篇用场景上下文信息和实体间的关系来改进目标检测的论文，举个被错误检测的例子说明上下文的作用：
这篇论文做的任务不是关系预测，而是利用关系来消歧关系中的相同类的对象，其实是根据关系元组，来定位对象的位置。比如下图中需要确定人踢球是图中的哪个人，在什么位置。
论文首先用attention到对象object/subject，然后用predicate的卷积核来进行注意力的shift，同时object和subject需要结合。
这又是李飞飞团队做的工作（他们团队做了很多relationship相关的工作，语言先验那篇，迭代消息传递那篇等），做的是语句生成图像，利用了场景图表示语句中对象间的关系/联系，一个很有趣的研究，应该是第一个使用场景图的图像生成尝试了。
Sentence一般包含多个对象，以及对象间关系的描述，是比较复杂的，从上图也可以看出，直接从语句到图像效果是很差的。但是当我们把语句解析为场景图，然后再生成图像，可以更好的生成图像表示对象间的关系。 具体做法大致是根据场景图做布局预测 (layout prediction) 预测对象的位置，最后结合噪声，用生成网络生成图像。具体细节这里就不啰嗦了，列一下最终效果吧。
可以看出，对象的位置基本位于正确的位置，不过生成的图像质量不是很高，所以还是有很大的改进空间的。
这篇论文是Arxiv上今年7月份的论文，利用图像中的对象间的关系和对象属性，做QA任务。关系挖掘根据图像和问题得到一系列相关的fact——关系，对象属性，然后再attention到需要的fact上，联合视觉特征最后得到最终answer。
思考：这种提取fact的方法为QA提供了高层的语义信息，也符合人的思维方式。相比于我之前调研过的方法（ 一文带你了解VQA ），可以认为这是知识的补充，之前的方法有的是只有类，属性信息，或者是额外的文本形式的知识，本论文的方法多了关系的检测，且用一个网络来提取高层语义用于QA，相比直接做数据增强更具解释性。不过论文没有用到那个bottom-up attention，这是我觉得可以改进的地方。
至此，有关VIsual Ralationship的相关问题，方法大家应该有个大致的了解和收获。有什么问题和想法欢迎一起交流学习。
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随着社会的发展,企业对物体质量要求越来越高,基于图像处理的标签质量检测系统越来越被人们所看重。然而,标签在生产过程中,由于受到生产机器精度等因素的影响,生产出来的标签有很多质量问题,比如：少印。因此标签缺陷检测越来越重要。本论文主要针对对标签视觉检测系统的软件算法设计,使检测图像与标准图像进行相减,从而提取出缺陷部分,解决标签少印的问题。整个少印缺陷的检测过程不需要人工进行费力的对比,此过程由软件自行处理,人们只需要对检测出的标签进行确认,实现人工与智能化的完美结合,保证标签质量的目的。
之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。 还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家： 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
仪表自动化论文
古典文学常见论文一词，谓交谈辞章或交流思想。当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。以下是我整理的仪表自动化论文，欢迎阅读！
摘要： 工业自动化仪表是指在工业生产过程中对工艺参数进行检测、显示、记录或控制的仪表，是化工自动化系统的重要组成部分。在实际生产中，自动化仪表一旦出现故障，化工生产往往就无法正常进行。本文阐述了对自动化系统、自动化仪表的认识，对化工自动化仪表进行了分类，并列举了化工生产中自动化仪表系统常见的故障，并对故障进行了详细分析，希望能够为相关领域的技术研究人员提供一定的参考。
关键词： 自动化系统；自动化仪表；仪表系统；常见故障；分析
一、对化工自动化仪表的认识及分类
随着现代科技的进步，自动化控制系统得到了越来越广泛的应用，自动化水平已成为衡量各行各业现代化水平的一个重要标志。自动化检测仪表系统是自动化控制系统中重要子系统之一，一般的自动化检测仪表主要由传感器、变送器、显示器三个部分组成，这三个部分有机地结合在一起，缺少其中的任何一部分，都不能称为完整的仪表。
化工自动化仪表分类方法很多，根据不同原则可以进行相应的分类。按仪表所使用的能源分类可以分为气动仪表、电动仪表和液动仪表；按仪表组合形式可以分为基地式仪表、单元组合仪表和综合控制装置；按仪表安装形式可以分为现场仪表、盘装仪表和架装仪表；根据仪表有否引入微处理机器可分为自动化仪表与非自动化仪表；根据仪表信号的形式可分为模拟仪表和数字仪表等。仪表覆盖面比较广，任何一种分类方法均不能将所有仪表分门别类地划分开来。
二、 化工生产过程中自动化仪表系统故障的判断思路。
自动化仪表常见故障从大的方面主要可以分为以下几类：第一，化工自动化仪表自身质量问题。第二，化工自动化仪表安装问题。 第三，化工自动化仪表的操作问题。由于化工生产操作具有管道化、流程化、全封闭等特点，尤其是现代化的企业自动化水平很高，工艺操作与检测仪表密切相关，操作人员通过检测仪表显示的各类工艺参数，诸如温度、物料流量、容器压力和液位、原料的成分等来判断工艺生产是否正常以及产品的'质量是否合格，根据仪表指示进行加量或减产，甚至停车。
仪表指示出现异常现象（指示偏高、偏低、不变化、不稳定等）本身包含两种因素：一是工艺因素，仪表正确地反映出工艺异常情况；二是仪表因素，由于仪表（测量系统） 某一环节出现故障而导致工艺参数指示与实际不符。这两种因素总是混淆在一起，很难马上判断出故障到底出现在哪里。仪表维护人员要提高仪表故障判断能力，除了对仪表工作原理、结构、性能特点熟悉外，还需熟悉测量系统中每一个环节，同时，应对工艺流程及工艺介质的特性、设备的特性有所了解。
总之，分析现场仪表故障原因时，要特别注意被测控制对象和控制阀的特性变化，这些都可能是造成现场仪表系统故障的原因，所以，要从现场仪表系统和工艺操作系统两个方面综合考虑，仔细分析，检查原因所在。
三、常见故障实例分析
1.微差压变送器零点漂移严重
当多台微差压变送器出现严重零点漂移，有些出现分时段的规律性时，造成这种现象的主要原因有以下几点：1）变送器质量不好；2）导压管路不畅通；3）温度影响；4）机械位移影响。
为了解决这一问题，我们首先要检查导压管路，检测是否有应力的存在，如果发现有较大应力，就要进行应力消除工作。其次，变送器安装不牢固就会产生机械位移，造成变送器零点漂移，因此需要检查变送器安装情况，检查各变送器支架安装是否牢固，如发现部分变送器支架安装不牢固，就需要进行变送器紧固工作，此时故障基本可以被排除。
2.数字温度（K型）仪显示随室温变化
补偿回路故障是导致数字仪表随控制室温度变化而变化的主要原因，当出现这一现象时，首先要将仪表通入标准信号判断是否时数显仪出现故障，如数显仪显示与标准信号存在较大误差，可以判定数显仪存在故障，对数显仪进行维修排除故障后，如数显仪显示依旧随室内温度发生变化，则此时需要检测补偿导线是否存在故障，如通过测试现场冷端和控制室温差发现与仪表显示误差相当，则可初步判断补偿导线没有补偿作用，此时需要更换补偿进行故障排除。
3.双法兰液位变送器显示偏高并分时段波动。
对于安装在常压储罐上的双法兰液位变送器，若在仪表设置好后初期显示正常，液位变化时会出现较大误差，静液面时分时段显示波动，此时往往会造成溢液或空罐而造成浪费或影响生产。产生这一故障的原因主要有以下三方面：1）导压管（毛细管）可能泄露；2）介质过于粘稠；3）罐体排气不畅。进行故障分析时首先要考虑到要液位计不可能堵塞，需要着重分析液位计本身和介质性质，另外还需要考虑环境因素的影响。从液位计分时段波动的现象可以判断出其对温度敏感，可初步判断可能是罐装的导压介质不正常，毛细管有空隙，然后将负压法兰移至下方观察一段时间，如果情况有所改善，则可以判断出为负压毛细管有气隙，将毛细管拆除后故障即可排除。
4.流量计不显示。
流量计不显示故障处理思路及处理措施：
第一，检查电源接线、电源等级，确保电源等级及接线正确；
第二，检查显示器插键是否松动，若松动，便需要重新插紧显示器插件。
第三，检查内部变压器或保险管是否烧坏，如烧坏则需要更换变压器或保险。
同时要注意转换器向下安装会造成管道中液体向转换器渗漏，造成绝缘下降，甚至短路，因此一定要严格按照转换器安装规程进行正确安装。
5 调节阀出现故障
调节阀现场常见问题是阀不动作、震荡、振动、动作迟缓、泄漏量大，下面逐个对这些故障进行分析：
（1）阀不动作
第一种现象是无气源、无信号，造成这种现象的原因主要有一下3个方面：气源未打开或气源压力太少；气源含有杂质导致气源管或过滤器、减压阀堵塞；过滤器减压阀堵塞或故障。
第二种现象有气源、无法动作，此时需要根据故障现象进行相应的检修处理：
1）现象：DCS 指令信号无输出，此时需要检查相应的指令线；
2）现象：定位器无显示、无输出：此时需要更换定位器；
3）定位器气路输出泄露：则需要进行焊接工作消除泄露现象；
4）现象：阀杆或阀芯卡涩、变形：此时需根据实际损坏情况进行处理或更换；
5）现象：手轮位置不对：此时需要将手轮调节到释放位置。
（2）调节阀震荡
当气源压力满足要求，指令信号也稳定，但调节阀的动作仍不稳定时，首先需要检查定位器位置是否正确，并进行相应处理；其次检查定位器自身是否发生故障：若定位器发生故障需要检修或者更换定位器；此外，检查定位器输出管路是否漏气，消除漏气现象；最后检查阀杆运动与接触部分是否顺畅，若不顺畅则需要加润滑剂或重新安装阀杆。
（3）调节阀振动
此时可按照故障现象进行相应处理：安装底座不稳：加固底座；附近有振动设备引起：消除振源；阀芯与衬套磨损严重：更换衬套；调节阀选型不对：更换合适的阀门；阀门介质流向与关闭方向相反：改变阀安装方向。
（4）调节阀动作迟缓
此时可按照故障现象进行相应处理：气动薄膜执行机构中膜片破损泄漏：更换膜片；执行机构中O型圈破损：更换O 型密封圈；阀体内有粘物堵塞：消除堵塞；阀杆不直导致摩擦阻力大：处理阀杆。
（5）调节阀泄漏量大
此时可按照故障现象进行相应处理：阀芯被磨损，内漏严重：消除内漏；阀杠长短不合适，阀未调好关不严：调整阀杆，调整阀；阀体内密封环坏：更换密封环；介质压差太大，执行机构关不严：增大气源，改进执行机构；阀内有异物：清除异物；气源压力低或接头气管漏气：调整气源，消除泄漏。
四、总结
文章探讨了如何在化工自动化生产过程中检查和处理自动化仪表的故障，为处理和判断自动化仪表常见故障提供了一些有效的工作方法和思路。化工自动仪表作为化工生产中的重要设备，分析其常见故障并制定故障排除计划，配合后续维护、校检工作可显著降低故障发生率。
现代社会科技技术发展日新月异，新型自动化仪表不断涌现，自动化仪表系统不断升级，作为自动化控制方面的工作人员只有坚持不断学习、与时俱进，深刻了解和掌握各种仪表的工作原理，熟悉和掌握相关工艺流程，全面分析故障原因，不断积累维修经验，才能在自动化仪表出现故障时做到准确快速判别及妥善处理，迅速恢复生产。
自动化相关的论文题目
自动化是一门涉及学科较多、应用广泛的综合性科学技术。作为一个系统工程，它由5个单元组成。下面，我为大家分享自动化相关的论文题目，希望对大家有所帮助！
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