排序方式: 共有15条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
针对块匹配图像修复算法容易出现结构不连贯与块效应问题,提出一种两阶段图像修复方法.该方法通过增加相邻修复块在重叠区域的关联性约束,利用图像块关联匹配修复算法实现对降采样受损图像的粗修复,以保证图像主体结构的完整性;依据不同分辨率图像中像素点与其8邻域的线性相关性,引入带噪低秩矩阵填充算法对图像细节进行超分辨率精修复,使修复后图像的纹理与色彩变化具有连续性.实验结果表明,文中方法对包含渐变特征的自然图像修复具有更好的视觉效果. 相似文献
2.
3.
4.
太阳能在可再生能源中扮演越来越重要的角色,但是积灰和鸟粪等影响因素会降低太阳能电池板的发电效率,针对太阳能电池板的缺陷识别十分重要,为此基于改进的FasterR-CNN(fasterregion-basedconvolutionalneural network)算法对太阳能电池板的缺陷识别进行研究。网络的改进内容如下:实验样本量较少,首先采取了色域转换、旋转等操作以及mosaic数据增强方法,将主干网络替换为效果更好的RestNeSt-50网络;由于检测目标中积灰和鸟粪目标尺寸相差较大,采取了目标尺寸均衡策略;为了使分类和回归任务独立学习,采用了参数不共享双分支策略;并采用了Cosine学习率策略避免网络陷入局部最小值。以上改进方法使得评价指标平均准确率(mean average precision,m AP)值从基准模型的78.91%提升至94.05%。最后成功将单个太阳能电池板从无人机拍摄的图像中提取并修正角度,同时利用改进的FasterR-CNN算法进行缺陷识别,结果表明所提方法可以更准确地识别出积灰和鸟粪等缺陷。 相似文献
5.
近年随着电网调度领域数据自动化、智能化管理需求的日益增长,知识图谱成为提供知识管理、智能查询、辅助决策等功能的重要技术。实体作为构成知识图谱的核心要素,识别的准确率将直接影响知识图谱的质量。针对电网调度领域,首先分析电网调度实体识别研究现状,明确了实体识别任务目标,然后根据电网调度领域文本数据特征,设计了同时满足局部特征与全局特征提取需求的算法结构,构建了基于双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory, BiLSTM)-卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)-条件随机场(conditional random field,CRF)的电网调度领域实体识别模型。最后实验结果表明,所提方法识别准确率达到93.1%,F1值达到86.05%,能够有效支撑电网调度领域实体识别工作的开展。 相似文献
6.
稀疏表示提出了一种分块稀疏表示和二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别方法.该方法应用了逐像素分块的与2DPCA技术相结合的方式,充分地考虑了图像中相邻的多个像素间的相关性.实验结果表明,其中提出的新算法具有可行性以及在识别精度上的优越性.进一步的研究还表明,所提出的分块识别的方法较之于以往传统算法在存在位置偏移、单色遮挡问题的人脸图像误判率上也有显著降低. 相似文献
7.
8.
为了摆脱在传统地区配电网评价方法中对参评人员个人评价偏好的过度依赖,实现合理、精准的属性权重确定,提出了一种基于属性偏好学习的配电网多指标智能综合评价方法。依据属性测度理论,在置信度准则与评分准则下完成对配电网综合评价模型的构造。进而,提出数值绝对偏移率指标以实现对中间值指标的数据预处理。最后,应用随机权神经学习,通过对配电网历史训练样本进行有监督学习,计算得到指标属性偏好权重,并依据配电网综合评价模型以及计算所得属性偏好权重完成对配电网待测样本的智能综合评价。与传统的AHP、PSO-SVM以及RWN算法的对比仿真实验验证了该方法的精确性与稳定性,表明该方法实现了合理、客观的配电网综合评价,在地区配电网评价方面具有一定的应用价值。 相似文献
9.
提出一种基于局部几何结构相似性和协同表示的超分辨率图像重建算法.该算法利用l2范数正则化的协同表示和局部几何相似约束模型求解低分辨率图像块在低分辨率字典下的线性表示系数,并利用这一系数重构出高分辨率图像块.文中基于l2范数的系数求解模型可得到解析解而不涉及局部最小解,相较于l1稀疏性约束具有较低的复杂度.实验结果表明,该算法对小尺寸超分辨率图像重建可行且有效,并在重构效果上具有明显的优越性.进一步研究表明,在放大因子增大和存在噪声的情况下,该算法较传统算法重构效果也有显著提高. 相似文献
10.
通信网络、可编程控制器的引入在为微电网控制策略设计提供便利的同时,也增加了系统遭受多种类型扰动的可能性。针对控制通道中存在的未知扰动,定量分析了扰动对基于一致性的常规微电网次级控制策略产生的不利影响。进一步,提出了一种基于自适应积分滑模的微电网次级控制策略,分析了所提分布式控制策略在扰动下的动态性能,理论证明了该策略对未知扰动具有良好的抑制能力。该策略不需已知扰动的任何先验信息或假设扰动符合某种特定类型,可实现对未知扰动的自适应补偿,从而确保在多种类型扰动下微电网频率和电压的恢复以及有功功率的合理均分。仿真实验证实了所提控制策略的正确性与有效性。 相似文献