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1.
提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。 相似文献
2.
3.
数据压缩技术就是将较大的数据量压缩为最少的数码,从而更加便捷地表示信号,可以用于数字通信、存储、多媒体娱乐等方面。采用数据压缩技术提升信号传输效率,现有通信干线利用该技术不仅可以并行更多多媒体业务,还可以将数据存储量紧缩,使发信机功率降低,让多媒体移动通信系统更加稳定便捷。数据压缩并不是一种新技术、新思路,该方法的种类有很多,但大部分都缺少适用性。数据压缩研究主要分为两个发展方向,一个数学家研究,以建立信源和数据压缩数学模型为主;另一个是工程技术人员研究,主要构建可以实现数据压缩功能的系统。文章主要介绍了数据压缩技术的发展,阐述了LZSSB算法在数字信号处理中的应用,希望能为数据压缩技术的推广提供参考。 相似文献
4.
针对不良的步态会对下肢的关节产生不利的影响(加重行走的负担,能量消耗过快等),以及加重患病的风险,提出了利用KNN(k-nearest neighbor)算法对足外8和足内8两种不良步态与正常步态(对照组)进行分类学习,获取分类模型.三种步态的三维步态数据是从17名受试者在正常行走期间通过3D运动捕捉系统获得的,KNN模型对三种步态识别的总正确率为81.7%,对足外8步态的正确率为92.8%以及足内8的正确率为91.0%.模型的正确率较为准确,可以为矫正不良步态提供有力支持、减少不良步态的检测成本. 相似文献
5.
城市发展与新能源渗透导致电力系统运行难度增大、电网荷源联合调峰控制消耗增加,为此,提出基于灵活性裕度的电网荷源联合调峰节能降耗控制方法,减少污染排放,达到节能降耗目的。以电力系统的上调和下调灵活性裕度指标为基础,以最大抽蓄调峰效益、最大风电消纳电量、降低发电机组能耗为目标,结合气电功率平衡、火电机组、水电站等约束条件,建立荷源联合调峰协调滚动节能降耗控制模型;将模型分为水电、气电、火电3个调度层实施分层求解,实现电网荷源联合调峰节能降耗控制。实验结果表明,该方法通过灵活性资源配置可避免切负荷情况出现,全额消纳风电资源,最大限度地利用电网能源;同时该方法应用后可减少火电开机机组台数,可减少341 t污染物排放,减排率达到4.3%,节能降耗效果显著。 相似文献
6.
母管制供热机组为了满足热电的供应常多发电、造成发电过剩的情况,由于热电厂发电仅适用于园区热电负荷,无法发电上网产生收益,不但造成了能源的浪费,而且使运行成本增加。首先,以母管制热电厂运行成本为优化目标,建立了联合网电时母管制系统汽机侧混合类型供热机组负荷优化模型;然后,提出了基于小微增原则,对2种不同情形下混合类型机组的热电负荷优化分配策略进行研究;最后,以某热电厂的热电负荷为例进行优化分配。结果表明,对热电负荷优化后的运行成本低于未优化的运行成本,同时也验证了本文所提基于联合网电时母管制供热机组热电负荷优化分配策略的有效性。 相似文献
7.
由于风电场的随机不可控变量较多,难以达到理想调度效果,提出了智能化含风电配电网多目标协同调度模型。将经济性指标和电压偏差作为目标函数,确定机组潮流、响应速度、传输线路、出力以及爬坡指标的约束条件;在考虑风电场波动情况的基础上,利用PLSPP算法预测风电场的负荷及出力值,修正误差,制定不同时段下的机组出力计划,结合MIPSO算法得到协调度最高值,实现智能化协同调度模型的构建。仿真测试结果表明,所构建模型风电场预测曲线的拟合程度为99.6%,其最低日均费用为3.914 8 万元、日均电压偏差仅为23.514 7 pu,由此证明该模型可以在花费最低成本的前提下实现高效、精准的调度。 相似文献
8.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。 相似文献
9.
针对复杂系统模块化规划中存在的模块多样性导致产品评估可信度低等问题,以模糊综合理论为背景,并引用DSM结构矩阵分析法,提出一种模糊递进DSM规划法,即:基于复杂系统族以模糊综合评价法建立"软-硬"混合评判体系,模糊递进综合关联度构建全局DSM矩阵,在聚类过程中通过改进适应度函数并择优算法以获得最优解。将该方法应用于某桥梁检查车驱动系统研发中并与实际模型对比评价,试验结果验证了模糊递进规划的可行性。该技术为复杂系统族的规划及二次开发提供了实例验证及量化方法。 相似文献
10.