基于自编码器结构改进的无监督图像异常检测

基于自编码器结构的无监督学习算法已经被广泛应用在异常检测中如智能制造、医疗影像、安防监控等领域。针对现有的基于自编码器结构的图像异常算法模型与传统有监督模型相比仍存在识别精度差、鲁棒性较差、训练效率低的问题,提出了基于图像特征重建方法的自编码器架构和基于迁移学习思想对自编码器进行特征增强处理的异常检测算法。通过引入预先训练的特征提取网络作为前置图像特征提取模块完成对输入图像多尺度特征的提取和融合,得到输入图像的多尺度特征融合图,再据此选择搭另一个预训练网络和自编码器组成Teacher-Student模型,完成自编码器模型的快速收敛。基于多尺度特征融合图的重建思想是利用了图像卷积特征的可判别性,实现了对图像潜在的异常信息的辨识。在自编码器与预训练网络构成的T-S模型中,经过预训练的T模型将S模型的解空间限定在一定范围,极大加速了模型的训练过程。在MVTec-AD标准数据集上将本文所提方法与现有方法进行实验对比,验证了方法的可行性。     

基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法

为提升含分布式光伏配电网双层优化调度效果和该配电网的供电质量、降低运行成本与供电损耗、保障其运行的经济性与平稳性,提出一种基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法。以低节点电压偏移量、低线路损耗及低运行成本为目标函数,为含分布式光伏配电网构建包含上层主动配电网与下层微电网优化调度模型的双层优化调度模型,结合云模型改进的粒子群(Cloud Model Improved Particle Swarm Optimization, CMOPSO)算法求解所构建的调度模型,完成基于云模型的含分布式光伏配电网双层优化调度方法的设计。实验结果表明,采用该方法进行优化调度后,可显著降低含分布式光伏配电网的线路损耗、电压偏移量及运行总成本,提高其各节点电压,使各节点电压更接近于安全电压基准值,减少配电网的供电损耗,提高其供电电能质量,保障其整体运行的平稳性与经济性;CMOPSO算法在求解模型时收敛到全局最优解的速度较高,收敛性能优越。所设计方法的总体效果较好,具有一定应用价值。     

引入多尺度特征图融合的人脸关键点检测网络

人脸关键点的精确检测对于人脸姿态矫正、表情识别、疲劳监测等任务具有重要意义。针对当前人脸关键点检测算法对于网络的设计越来越复杂、对计算资源的需求越来越大,网络整体速度变慢,不利于移动端部署的问题,提出了一种基于多尺度关键点热度图融合的人脸关键点检测网络。通过特征图与关键点热度图的融合使网络更多地关注关键点及其周边像素的信息,同时引入了多尺度的关键点热度图融合不断加强网络对于关键点相关信息的学习能力,使用较浅的网络结构就可实现好的检测效果。实验表明该网络在WFLW数据集上取得的检测精度和速度均达到较好的效果。     

基于深度神经网络的视频播放速度识别

针对目前的视频播放速度识别算法大多存在的提取精度差、模型参数量巨大的问题,提出了一种双支轻量化视频播放速度识别网络。首先,该网络是基于SlowFast双支网络架构组建的一个三维（3D）卷积网络;其次,为了弥补S3D-G网络在视频播放速度识别任务中存在的参数量大、浮点运算数多的缺陷,进行了轻量化的网络结构调整;最后,在网络结构中引入了高效通道注意力（ECA）模块,以通过通道注意力模块生成重点关注的内容对应的通道范围,这有助于提高视频特征提取的准确性。在Kinetics-400数据集上将所提网络与S3D-G、SlowFast网络进行对比实验。实验结果表明,所提网络在精确度差不多的情况下,模型大小和模型参数均比SlowFast减少了大约96%,浮点运算数减少到5.36 GFLOPs,显著提高了运行速度。     

基于多通道Gabor滤波的手机按键识别方法

为实现手机按键的自动化检测,提出一种手机按键识别方法。利用多通道Gabor滤波器组对图像进行滤波,提取局部能量极值作为特征向量,再通过特征向量的匹配进行识别。采用基于按键边框长宽比估算目标图像旋转角度的方法,提高识别方法的效率。实验结果表明,该识别方法在各种干扰的情况下识别率仍能达到90%以上,具有一定的实用性。     

输电线路接地线实时检测装置的开发与应用

本文分析了线路地线的检测与定位需求,提出了通过GPS定位技术准确获取接地线位置信息(经纬度),并通过GPRS无线网络上报的方法。设计了线路地线检测装置,将接地线位置信息上报到输电工区,开发了线路接地线测控软件,自动对比数据库中的杆塔位置信息,显示每条接地线的实际挂接杆塔位置,最终实现了输电线路接地线状态检测,经过现场使用,验证了该种方法与技术的效果。     

智能电视指向性遥控器的设计与实现

为了更好地对智能电视界面进行操控,设计了一种新颖的电视遥控器,同时具备空中鼠标的功能。遥控器前端放置一个小摄像头,提出了一种基于目标追踪与坐标映射使设备具有HID鼠标功能的方法,并研制出了一套智能电视遥控器,测试结果表明该遥控器光标定位方法简单易行,定位稳定,并节约了系统成本。     

基于ORB和角点方向夹角约束的快速图像配准方法

针对图像间存在不同形变、光照等情况下配准难度大的问题,基于尺度不变特征变换(SIFT)的配准方法计算量大、无法满足实时性的要求,提出一种基于Oriented FAST and Rotated Brief(ORB)与角点方向夹角约束的快速图像配准方法.首先在两幅图像中分块提取ORB特征点,采用一种基于双阈值的汉明距离进行特征点匹配,针对随机抽样一致性(RANSAC)算法无法剔除错误匹配的特征点,以角点方向夹角一致性为约束条件,有效剔除误配点;然后再用RANSAC算法计算出最佳变换矩阵,完成图像配准.实验表明,采用具有不同形变、光照等情况下的3组图像,该方法不仅能很好地配准图像,并且3组图像配准的平均时间为80.399 ms,不到SIFT配准方法所需时间的1/20,兼顾了图像配准的有效性和实时性.     

SAA7111A在彩色视频FED中的应用

介绍了增强型数字视频处理器SAA7111A芯片的主要性能，着重论述了彩色视频信号数字化技术以及在FED平板显示器件视频驱动电路中的应用。此电路方案已在25英寸彩色FED驱动系统中使用，为系统提供了优质的数字视频源，显示分辨率从QVGA到VGA，FED显示器获得了良好的图像显示效果。     

基于子行驱动人眼视觉图像增强技术的研究

介绍了FED子行驱动灰度调制技术原理,同时为了解决子行驱动对后级驱动芯片工作速度要求高的问题,在降低图像灰度数据位数的同时应用误差扩散法来实现图像的还原。误差扩散法较好地再现了图像细节,减少了失真现象,但是图像的灰度级降低,整体对比度下降。根据人眼的视觉特性,提出了基于人眼视觉特性的图像增强技术,并应用于子行驱动FED显示系统中,使视频图像显示的对比度有所提高,画质更为细腻,更加接近人眼的视觉效果。