TCP实现P2P通信、TCP穿越NAT的方法.doc

这是yolov5的识别的模型和源码,python写的，可以参考我发的yolov5穿越火线识别文章。额能够准确的识别保卫者和潜伏者。本文不会讲解关于yolov5的理论问题，只是教大家实操，这篇文章可以帮助大家学会yolov5的训练与识别。 运行yolov5s,你也可以将其他模型放到my_dates文件夹下。Yolov5是 YOLO算法 （You Only Look Once）的第5个版本，YOLO可以说是当前实时对象检测算法中的佼佼者，它由Redmon等人在2016年的一篇论文中命名的，目前广泛应用于多种AI 目标对象检测场景中，可以非常方便的检测出图像中的对象类别，比如人、车、动物等。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。

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逆变型分布式电源(IIDG)的接入改变了小电阻接地系统的接地故障特性，不仅使传统零序电流的计算方法不再适用，而且对馈线零序电流保护造成了不利的影响。通过分析IIDG的故障电流特性，建立了具有低电压穿越能力的PQ控制型IIDG故障等值模型；在含IIDG小电阻接地系统接地故障分析建模的基础上，提出了零序电流迭代求解算法，并利用MATLAB编写相应的求解程序，将计算结果与电力系统实时仿真系统(RTDS)的仿真结果进行比较，验证了所提算法的有效性和准确性；基于所建立的故障分析模型，揭示了IIDG的接入对小电阻接地系统馈线零序电流保护的影响机理，利用所提零序电流迭代求解算法求解不同故障情况下的馈线零序电流值，验证了理论分析的正确性。

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针对应用广泛的局部避障算法-----动态窗口法(DWA)穿越稠密障碍物时存在路径不合理、速度和安全性不能兼顾等问题,提出参数自适应的DWA算法,根据机器人与障碍物距离和障碍物的密集度自动调整目标函数中的权值,以自适应环境的动态变化,从而获得移动机器人的最佳运行速度和合理路径.该方法可明显改善机器人穿越稠密障碍物区域时的性能;同时,该方法还可避免机器人从密集障碍物区域外绕行以及轨迹不平滑现象.仿真实验表明:改进的DWA算法在复杂环境中通过逐步优化可使运行轨迹更加合理,能够同时兼顾路径平滑性和安全性;机器人在离稠密障碍物较远处保持高速,通过狭窄通道或者稠密障碍物区域时速度适当降低,安全性更高,实验中总迭代次数和运行时间可缩短20%以上.

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首先根据电网故障特征，分析了直驱风力发电机组在故障运行条件下的功率关系，根据分析结果将电网故障情况下机组实现故障穿越所面临的问题总结为由电网电压正序分量有效值下降带来的“有功不平衡”和电网电压负序分量带来的“功率波动”2类问题。在此基础上，对目前直驱风力发电机组的故障穿越方法进行了总结和分类，将“有功不平衡”控制策略分为减小发电机的输出功率来减小换流器的输入功率、在直流母线处消除不平衡功率、增大网侧换流器输出功率能力3种方法；将“功率波动”控制策略分为消除并网电流负序分量和消除直流母线电压纹波2种方法，并分析了不同方法的优缺点。根据现有方法的优缺点对直驱风力发电机组故障穿越控制方法的研究方向进行了展望。