变频技术在污水源热泵系统中的应用研究

在污水源热泵供暖空调系统中，热泵机组大部分时间都是处于部分负荷运行中，而污水泵和中介水泵却一直处于满负荷运行，不能随着热泵机组负荷的变化而进行调节，结果造成了系统耗电量的大量增加。为了减少污水源热泵系统中水泵的耗电量，节省运行费用，采用理论分析和实验测量的方法，确定北京某宾馆污水源热泵系统冷热源部分水泵的变频范围和变频前后整个夏季制冷期的耗电量，研究水泵变频调速供水的节能效果和经济性。研究表明，系统冷热源部分水泵采用变频调速技术后，整个夏季供冷期节省电量65136kwh，节省运行费用5．6万元。在污水源热泵供暖空调系统中，水泵采用变频调速技术，可明显地节省运行费用，带来显著的经济效益。     

换装行人重识别研究进展

行人重识别旨在建立目标行人在多个无交叉覆盖监控区域间的身份联系,在智慧城市、司法侦查和监控安全等领域具有重要应用价值。传统行人重识别方法针对短时间跨度场景,依赖行人外观特征的稳定不变性,旨在克服光照差异、视角变化和物体遮挡等挑战。与之不同,换装行人重识别针对长时间跨度场景,除受限于上述挑战还面临换装带来的外观变化问题,是近几年的一个研究难点和热点。围绕换装行人重识别,本文从数据集和解决方法两个方面综述国内外研究进展,探讨面临的挑战和难点。首先,梳理并比较了当前针对换装行人重识别的数据集,从采集方式、行人及样本数量等方面分析其挑战性和面临的局限性。然后,在简单回顾换装行人重识别发展历史的基础上,将其归纳为基于非视觉传感器的方法和基于视觉相机的方法两类。针对基于非视觉传感器的方法,介绍了深度传感器、射频信号等在换装行人重识别中的应用。针对基于视觉相机的方法,详细阐述了基于显式特征设计与提取的方法、基于特征解耦的方法和基于隐式数据驱动自适应学习的方法。在此基础上,探讨了当前换装行人重识别面临的问题并展望未来的发展趋势,旨在为相关研究提供参考。     

行人步态的特征表达及识别综述

从人体测量学数据、空间时间数据、运动学数据、动力学数据和视频流数据的特有方法总结步态识别的各种方法.对视频流的方法做了更为详尽的分析,特别是对类能量图法中各种方法的表达式和含义、蕴含的信息是静态还是动态、时变特性进行对比研究.综述步态自身的多种特征融合的识别方法、步态与其它的生物特征融合的识别方法以及“扩展的”步态识别等方面的研究现状,给出现有步态识别研究的评估方法,指出未来步态识别的研究方向.     

基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法

为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法.该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)~2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)~2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库巾多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果.     

采用Radon变换和二维主成分分析的步态识别算法

针对主成分分析算法将图像矩阵转化为向量的维数过高、求取特征向量耗时的问题,综合步态的静态和动态信息,对一个步态周期中的图像进行Radon变换,再通过模板构造,仅用一幅图像来刻画步态特征,接着用二维主成分分析（2DPCA）进行降维.为了验证所提出的算法的有效性,在CASIA步态数据库上进行实验,采用最近邻分类器来测试识别.实验结果表明在特征模板构造时选择合适的频率,采用Radon变换结合列2DPCA进行步态特征提取是有效的.     

《中国图象图形学报》视频身份识别技术专刊简介

<正>随着“智慧城市”和“平安城市”等项目建设,众多公共场所均部署了大量的监控摄像头,形成了庞大的监控摄像头网络。利用这些摄像头的内容关联分析来确定肇事者或重点关注行人身份越来越重要,其中行人重识别和步态识别等技术,是当前计算机视觉领域的研究热点,具备广泛的应用场景。     

跨视角步态识别综述

步态识别具有对图像分辨率要求低、可远距离识别、无需受试者合作、难以隐藏或伪装等优势,在安防监控和调查取证等领域有着广阔的应用前景。然而在实际应用中,步态识别的性能常受到视角、着装、携物和遮挡等协变量的影响,其中视角变化最为普遍,并且会使行人的外观发生显著改变。因此,提高步态识别对视角的鲁棒性一直是该领域的研究热点。为了全面认识现有的跨视角步态识别方法,本文对相关研究工作进行了梳理和综述。首先,从基本概念、数据采集方式和发展历程等角度简要介绍了该领域的研究背景,在此基础上,整理并分析了基于视频的主流跨视角步态数据库;然后,从基于3维步态信息的识别方法、基于视角转换模型的识别方法、基于视角不变特征的识别方法和基于深度学习的识别方法 4个方面详细介绍了跨视角步态识别方法。最后,在CASIA-B(CASIA gait database, dataset B)、OU-ISIR LP(OU-ISIR gait database, large population dataset)和OU-MVLP(OU-ISIR gait database, multi-view large population ...     

基于MW(2D)~2 PCA的单训练样本人脸识别

传统的人脸识别方法在单训练样本条件下性能会急剧下降,因此,研究出适合于单样本情况下的识别算法是人脸识别问题面临的巨大挑战.针对两个方向的二维主成分分析((2D)~2PCA)算法进行改进,文中提出将加权和分块与(2D)~2PCA相结合的方法称为分块加权(2D)~2PCA,以便更有效地提取人脸的局部特征.同时把模糊理论引入分类决策,应用于单训练样本人脸识别问题.在ORL人脸库以及部分CAS-PEAL人脸库中的实验结果表明,文中方法能取得较好的识别效果.     

核方法的对比研究及在步态识别中的应用

为了提高步态识别问题的识别性能,将"核技巧"应用到步态识别上,对核二维线性判别分析提出新的解决方案,在自建的HEU(B)步态数据库上,应用核主成分分析、核线性判别分析、核二维主成分分析与核二维线性判别分析进行特征提取作对比实验研究.实验结果显示:"核技巧"用于矩阵特征比向量更有效;核二维主成分分析对于单训练样本较核主成...     

Two linear subpattern dimensionality reduction algorithms

This paper presents two novel algorithms for feature extraction-Subpattern Complete Two Dimensional Linear Discriminant Principal Component Analysis (SpC2DLDPCA) and Subpattern Complete Two Dimensional Locality Preserving Principal Component Analysis (SpC2DLPPCA). The modified SpC2DLDPCA and SpC2DLPPCA algorithm over their non-subpattern version and Subpattern Complete Two Dimensional Principal Component Analysis (SpC2DPCA) methods benefit greatly in the following four points: (1) SpC2DLDPCA and SpC2DLPPCA can avoid the failure that the larger dimension matrix may bring about more consuming time on computing their eigenvalues and eigenvectors. (2) SpC2DLDPCA and SpC2DLPPCA can extract local information to implement recognition. (3)The idea of subblock is introduced into Two Dimensional Principal Component Analysis (2DPCA) and Two Dimensional Linear Discriminant Analysis (2DLDA). SpC2DLDPCA combines a discriminant analysis and a compression technique with low energy loss. (4) The idea is also introduced into 2DPCA and Two Dimensional Locality Preserving projections (2DLPP), so SpC2DLPPCA can preserve local neighbor graph structure and compact feature expressions. Finally, the experiments on the CASIA(B) gait database show that SpC2DLDPCA and SpC2DLPPCA have higher recognition accuracies than their non-subpattern versions and SpC2DPCA.