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Transformers with Off-Nominal Turns Ratios01:25

Transformers with Off-Nominal Turns Ratios

629
In scenarios involving parallel transformers with disparate ratings, developing per-unit models requires accommodating off-nominal turns ratios. This situation arises when the selected base voltages are not proportional to the transformer’s voltage ratings. Consider a transformer where the rated voltages are related by the term a. If the chosen voltage bases satisfy a relationship involving term b, term c is defined as the ratio of these bases. This ratio is then substituted into the...
629
Transformers in Distribution System01:27

Transformers in Distribution System

546
Transformers in distribution systems can be broadly categorized into distribution substation transformers and other distribution transformers. They are crucial for stepping down high transmission voltages to levels suitable for distribution and end-user applications.
Distribution substation transformers come in various ratings and typically use mineral oil for insulation and cooling. To prevent moisture and air from entering the oil, some transformers use an inert gas like nitrogen to fill the...
546
Types Of Transformers01:16

Types Of Transformers

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Transformers can provide desired voltages to a circuit by modifying the number of turns in the secondary windings.
If the ratio of the number of turns in the secondary winding to that of the primary winding is greater than one, then the transformer is said to be a step-up transformer. In a step-up transformer, the voltage at the secondary winding is greater than the voltage applied at the primary winding.
However, if this ratio is less than one, the transformer is said to be a step-down...
1.6K
The Ideal Transformer01:26

The Ideal Transformer

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In single-phase two-winding transformers, two windings are coiled around a magnetic core characterized by cross-sectional area A and magnetic permeability μ. A phasor current i1 enters the left winding while i2 exits the right winding, establishing the fundamental working of the transformer through electromagnetic principles.
Ampere's Law forms the basis of understanding the magnetic field within the transformer. It states that the integral of the magnetic field intensity's tangential...
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改良型Transformerに基づく霧道路シーン用画像予測アルゴリズム

Bo-Tao Zhang1, Ai-Ying Zhao2, Pei Xiong3

  • 1College of Science, Shihezi University, Shihezi, 832003, China. 20221006184@stu.shzu.edu.cn.

Scientific reports
|March 1, 2026
PubMed
まとめ

本研究では、深刻な霧の中での自動運転の安全性を向上させるために、Transformerベースの霧画像予測アルゴリズムを提案する。この手法は、かすんだ状況下での道路シーンを効果的に予測することで視認性を向上させる。

キーワード:
自動運転霧道路シーン画像予測マルチヘッド自己注意Transformer

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Last Updated: Mar 2, 2026

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Published on: April 21, 2023

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科学分野:

  • コンピュータビジョン
  • 人工知能
  • 自動運転システム

背景:

  • 深刻な霧は運転視認性を大幅に低下させ、道路の安全に重大なリスクをもたらします。
  • 現在の自動運転システムは、濃霧のような悪天候下での知覚と予測に苦労しています。

研究 の 目的:

  • Transformerアーキテクチャを使用した道路シーン用の霧画像予測アルゴリズムを提案すること。
  • 深刻な霧の中での自動運転システムの視覚的知覚と予測能力を向上させること。

主な方法:

  • 計算コストを削減するために、Taylor展開されたマルチヘッド自己注意を備えたTransformerモデルを利用しました。
  • 特徴抽出のために、変形可能な畳み込みを備えたマルチスケールパッチ埋め込みを特徴とするマルチブランチアーキテクチャを実装しました。
  • 道路シーンにおける霧画像予測のためのアルゴリズムを開発しました。

主要な成果:

  • カスタムヘイズデータセットで12.9836のピーク信号対雑音比（PSNR）と0.6278の構造的類似性指標（SSIM）を達成しました。
  • ヘイズ条件下での実画像の効果的な予測を実証しました。
  • 比較的低い計算性能要件で良好な画像予測結果を示しました。

結論:

  • 提案されたTransformerベースの手法は、かすんだ条件下での視認性を効果的に向上させ、重要な運転安全性の問題に対処します。
  • このアルゴリズムは、悪天候下でのパフォーマンスを向上させることにより、自動運転技術の進歩に貢献します。
  • このアプローチは、霧環境でのリアルタイム画像予測と知覚のための実行可能なソリューションを提供します。