面部特征融合的电力作业头疲劳检测方法研究

针对电力员工作业疲劳状态检测过程中存在光照不均、噪声干扰以及准确率低等问题,在AdaBoost级联分类器算法的基础上,提出一种对电力员工进行多特征疲劳状态检测的方法。首先,对图像进行预处理,利用Retinex算法对图像进行增强;其次,用Haar特征表示人脸特征,LBP特征表示眼部和嘴部特征,利用训练好的分类器进行人脸检测以及眼部、嘴部特征的提取;最后,根据眼部高宽比和嘴部宽高比分别对眼部闭合状态和嘴部张闭状态进行判别,并用PERCLOS原理统计员工眼部闭合频率,结合打哈欠时嘴部规律性闭合情况来完成疲劳状态判别。实验结果表明:该方法能在复杂背景下快速检测出疲劳状态,具有较强的适应性和鲁棒性。     

侧窗自适应彩色增强算法在司机行为识别系统中的应用研究

外界光照的变化容易干扰机车司机室视频的图像质量，出现图像亮度异常现象，导致司机行为识别系统检测精度下降。针对此问题，提出了一种基于侧窗滤波的自适应非线性彩色增强算法，并设计了一种新型司机行为识别系统。首先利用主聚类推定算法，建立图像照度分类模型，将司机室视频图像分类为低光照、正常光照和曝光3种场景。然后采用本文所提算法对低光照图像进行增强，有效提高了图像亮度、对比度和加强了暗区细节信息。最后利用深度学习方法，建立了基于YOLOv3的司机行为检测模型。为证明可行性，选取某铁路局机务段的6A视频在NVIDIA视频分析服务器上进行试验，结果表明本文提出的低光照图像增强算法能够更好地改善图像质量，利用YOLOv3对增强后的低光照场景图像进行目标检测，项点的检测精度达到了97.20%,与优化前相比提高了6.33%,满足机务段视频智能分析的实际需求。     

改进WMIL的实时人脸检测与跟踪

针对WMIL在光照突变或者全部遮挡的的情况下会出现跟踪失败以及在跟踪错误情况下无法自动恢复跟踪的问题,提出了一种基于改进WMIL算法和AdaBoost的实时人脸检测和跟踪算法。利用AdaBoost的方法检测人脸信息,然后在改进WMIL算法的框架下,对人脸图像进行多尺度表示,采用压缩感知的方法来提取样本特征。最后,利用改进WMIL算法建立分类器对人脸进行跟踪,自适应调整跟踪窗口的大小,并实时更新。实验结果表明,改善了WMIL存在的不足,有效解决了在人脸外观变化,姿态改变、快速运动等情况下,能稳定准确地实现目标的实时跟踪。     

基于DM642的人脸图像边缘检测改进方法

人脸图像的边缘提取是人脸检测和识别的重要基础之一。本文介绍了图像边缘检测的基本方法及Sobel算子和Canny算子的基本原理,从实际应用角度出发,在TMS320DM642EVM平台上实现改进的Sobel算法与Canny算法的融合,并优化程序以达到实时性目的。实验证明,本方案在抑制噪声同时,能快速完整地检测出人脸边缘,实用性好,为日后人脸自动识别等DSP系统的开发打下良好的基础。     

基于肤色分割与AdaBoost算法的人脸检测

提出了一种将肤色分割与AdaBoost算法相结合的人脸检测方法。该方法利用肤色的聚类特性在YCbCr色彩空间中建立肤色高斯模型,通过形态学处理完成图像肤色区域的筛选;然后利用AdaBoost算法训练弱分类器并构成强分类器,对强分类器进行组合,形成级联分类器并对候选区域进行人脸检测,排除非人脸肤色区域,实现对不同角度人脸的正确检测。该方法可同时解决肤色分割方法对复杂背景图像的高误检率与AdaBoost算法对多姿态人脸图像的低检测率的问题。仿真实验表明,该方法具有检测率高、误检率低、适应性好及鲁棒性强的优点,对具有多姿态、多人脸和复杂背景信息的图像具有较好的检测效果,实用性得到增强。     

一种视频图像序列人脸检测方法

根据高阶统计量对高斯噪声不敏感的特点,本文提出了一种新的从连续图像序列中检测人脸的方法.首先,设计了运动图像序列帧间差的高阶统计量的计算公式,以自动分离运动人体和背景.为了提高速度,对计算过程进行了优化处理.然后使用一种边缘人脸检测方法检测运动人体中的人脸,并对该人脸进行尺度归一化处理.实验表明,该方法简单易行,速度快,能准确地提取出运动图像序列中的人脸.     

低照度下人脸检测MSRCR光频分段滤波增强算法

在不受约束的环境下,人脸检测由于光照、遮挡和表情的不同具有一定的挑战性,低照度环境下多任务级联卷积神经网络(MTCNN)人脸检测器准确率下降。为提高低照度环境下人脸检测的准确率,提出了一种基于MSRCR光频分段滤波增强算法(3CGF-MSRCR)。利用MTCNN进行人脸检测,采用一种RGB三通道分解引导滤波(GF)方法对多尺度视网膜增强算法(MSRCR)进行改进。首先对人脸图像进行MSRCR增强并分解RGB三通道,得到三通道的图像权重,利用GF方法对各个通道分别进行滤波,更新三通道权重,最后重构人脸图像。在实际低照度场景人脸数据集Dark Face与公开的标准人脸数据集CelebA上进行了训练与测试,并在实际路灯场景下进行了测试,对比了算法的运行时间。测试结果显示：本文所提出的方法能有效抑制MSRCR的高频噪点,并保留亮度增强效果,提高了准确率,且算法运算速度较快。     

基于级联回归网络的多尺度旋转人脸检测方法

针对在较大的人脸平面旋转(RIP)角度下,人脸外观差异导致多尺度旋转人脸检测困难的问题,提出了一种基于级联回归网络的多尺度旋转人脸检测方法,该方法采用三级级联回归策略逐步完成每个候选人脸RIP角度的估计和人脸候选窗位置的更新。第1阶段采用SSD网络对人脸候选窗位置进行直接预测,消除大部分低置信度的人脸候选窗;第2阶段采用人脸分类网络对人脸候选窗位置进行粗略回归,同时快速对齐人脸的RIP主方向区间;第3阶段采用人脸回归网络对人脸候选窗位置进行精确回归,同时连续估计人脸RIP的角度。在旋转FDDB数据集和旋转WIDER FACE数据集上的实验结果表明,该算法对多尺度旋转人脸的检测精度高于当前主流的旋转人脸检测算法。     

基于肤色的压缩域人脸检测方法

人脸检测在图像检测领域有许多重要的应用。随着技术的普遍使用,在压缩领域直接检测将成为检测领域一项比较有意义的工作。本文综合了人脸的肤色特征、亮度、频谱特征及结构特征,提出一种在压缩域中检测人脸的新算法。根据肤色模型、数学形态学处理检测出肤色区域,基于颜色特征人脸图像准确快速地分割出脸部的非肤色区域,然后根据压缩域中对应的交流系数(频谱特征)筛选眼睛候选区域,最后模板匹配确定人脸。本算法用于基于DCT的压缩标准,运算速度比较快,准确率比较高。     

一种层级化的人眼检测方法

为了提高人眼检测算法的鲁棒性和实时性,提出了一种层级化的人眼检测方法.首先,该方法通过融合人脸检测器和肤色模型在图像大范围内进行快速人脸检测.然后,根据人脸面部拓扑结构几何关系的先验知识粗定位人眼得到人眼的粗定位区域.最后通过融合人眼检测器和人眼模板在人眼粗定位区域实现人眼的精确定位.大规模比较实验表明所提出方法能够准确定位人眼,并能够适用于人脸大小和旋转的变化,具有更强的鲁棒性.     

基于随机片段数据的锂电池状态估计方法

针对锂电池状态估计通常只能采集到不完整的放电数据,导致难以准确判断锂电池状态的问题,提出一种基于随机片段数据的锂电池状态估计方法.以固定健康状态(SOH)差为间隔构建老化数据库,利用随机片段数据进行匹配,并采用粒子群优化算法进行求解,从而判断对应的锂电池初始荷电状态(SOC)及SOH等信息;基于二阶戴维南等效电路模型对锂电池进行建模,并对其参数进行辨识;基于状态匹配结果与所建模型,利用扩展卡尔曼滤波对锂电池SOC进行估计,获得锂电池的剩余放电时间等状态信息.利用锂电池单体放电数据进行实验验证,实验与仿真结果表明:与传统方法相比,所提方法具有较高的稳定性和准确率.     

一种基于图像的配电网单相接地故障选线方法

文中针对中性点经消弧线圈接地引起故障电流微弱,故障特征不明显,导致谐振接地系统发生单相接地故障时选线速度慢、选线困难等问题,提出了一种基于图像的配电网单相接地故障选线方法。该方法获取各馈线故障零序电流,通过连续小波变换(CWT)得到CWT系数矩阵,将系数矩阵生成RGB图像;然后,通过感知哈希算法计算正常馈线与故障馈线生成RGB图像之间的汉明距离,以汉明距离判断各RGB图像之间的差异,进而确定故障馈线;最后,对比了基于皮尔逊相关系数选线方法和基于EMD分解零序电流高频分量选线方法,结果表明所提方法应用于谐振接地系统中选线速度快,且不受故障电阻、故障位置、故障初始相角等因素的影响。     

调度员培训仿真系统(DTS)继电保护模块的开发

定值比较法和逻辑比较法是调度员培训仿真系统(DTS)中继电保护仿真的主要实现方法,当前,单纯的使用其中一种方法很难同时满足继电保护仿真中实时性与逼真性的要求。采用定值比较法,有些参量(如零序电流,瓦斯含量等)难以得到;采用逻辑比较法,复杂网络线路之间的拓扑关系复杂,线路主保护与相邻线路后备保护之间的逻辑关系配合难以实现。分析了两种继电保护仿真方法的特点,形成了以逻辑法为主,定值法为辅的继电保护仿真设计思想,并基于该设计思想构建了相应的各类继电保护仿真模块。算例表明,用该方法设计的DTS继电保护仿真模型,能较好地满足仿真计算速度和仿真逼真性的要求。     

基于XGBoost算法的绝缘子污秽放电在线诊断方法研究

为了准确地监测绝缘子放电状态,提出一种基于XGBoost(极端梯度提升)算法的绝缘子污秽放电在线诊断方法,通过绝缘子在不同污秽程度运行下的放电声音分析判断绝缘子放电状态,实现绝缘子的准确监测.结果表明,该方法可以有效判断绝缘子放电状态.     

基于层次聚类法与皮尔逊相关系数的配电网拓扑校验方法

配电网络拓扑日益复杂,且新投异动量不断增长,导致配电网拓扑频繁变化,传统的人工校验方式难以满足快速性和准确性的要求。针对该问题提出了一种基于模型文件和实测数据相关性的中低压配电网拓扑在线校验方法。首先,将配电网设计图纸的拓扑模型文件作为校验基础,以分析开关量状态的方式建立简化模型。其次,采用层次聚类法划分出多个供电区域。然后,使用皮尔逊相关系数算法校验同一供电区域内各节点数据的相关性,以此判断模型拓扑连接关系的正确性。最后,通过仿真验证和实际案例计算,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于改进KNN算法的新能源发电单元运行状态识别

目前识别发电单元运行状态的研究较少,数据来源以数据采集与监控系统为主,采集速度较慢。为此,提出了一种基于发电单元机端电气量数据并融合改进k近邻(KNN)算法的新能源发电单元状态识别方法,直接采集机端电气量数据用于快速判断发电单元状态。提出KNN算法的改进策略,克服了传统KNN算法准确度低、识别速度慢的缺点。利用电力系统分析综合程序获取用于状态识别的发电单元机端电气量数据,利用改进策略对数据进行预处理,并对比传统KNN算法、逐条使用改进策略的KNN算法对新能源发电单元状态识别的耗时与准确度。结果表明所提算法较传统算法的识别准确度和速度明显提升,能满足稳定控制过程中对新能源发电单元的状态感知需求。     

分析点权网络脆弱性的一种新方法

本文给出了一个应用网络流理论分析网络脆弱性的新方法,提出了两个度量点对网络脆弱性影响的指标.这两个新指标还将扩展为点对网络脆弱性影响的度量函数.     

A qualitative model of cross-lane inhomogeneities in traffic flow

The dilemma of traditionally quantitative methods in application to complex systems leads more and more researchers to emphasize the qualitative methods that can tackle the qualitative knowledge. Based on the concepts and ideas of qualitative reasoning, a preliminary qualitative method for modeling the traffic flow is proposed in this paper. Following new concepts, such as the homogenous measure index, which can be treated as an entropy to judge the homogeneity of traffic flow, a set of linear parameters-varying difference equations is used to describe the process of qualitative state transitions of the traffic flow. The procedures as well as the rationality of qualitative modeling for the traffic flow are illustrated by the data obtained from an actual traffic system-the Beijing Third Ring Road. Comparing the simulation results with actual data, it is proven that the results obtained by the proposed qualitative model coincide with the actual situation and the qualitative model can basically depict the nonhomogenous state transitions of traffic flow.     

基于馈线树动态拓扑的高容错故障定段方法

开关的投切和分布式电源的渗透使得配电网拓扑和运行方式复杂多变,给馈线故障定段带来挑战。提出把馈线拓扑分解为树枝和分叉区两种连接单元的馈线树故障定段法。通过智能馈线终端单元识别馈线上各开关的状态变化以实时更新馈线拓扑信息,计算树枝状态函数。根据节点共识容错判据进行故障区段可信度判断,进一步结合分叉区状态进行交叉验证。对节点信息正方向的定义以过流前潮流信息为基准,解决有源配电网故障电流的方向定义问题。最后通过算例验证所提方法的优越性。