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针对全卷积神经网络模型在进行建筑物提取时易产生过度分割以及内部空洞的问题,提出基于多重多尺度融合注意力网络(MMFA-Net)的高分辨率遥感影像建筑物提取方法. 该方法以U-Net为主体架构,设计2个模块:多重高效通道注意力(MECA)和多尺度特征融合注意力(MFA). MECA设计在模型跳跃连接中,通过权重配比强化有效特征信息,避免注意力向无效特征的过渡分配;采用多重特征提取,减少有效特征的损失. MFA被嵌入模型底部,结合并行连续中小尺度空洞卷积与通道注意力,获得不同的空间特征与光谱维度特征,缓解空洞卷积造成的大型建筑物像素缺失问题. MMFA-Net通过融合MECA和MFA,提高了建筑物提取结果的完整度和精确率. 将模型在WHU、Massachusetts和自绘建筑物数据集上进行验证,在定量评价方面优于其他5种对比方法,F1分数和IoU分别达到93.33%、87.50%;85.38%、74.49%和88.46%、79.31%. 相似文献
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故障行波波头的持续存在是输电线路行波测距和行波保护等得以实施的关键。实际中存在弱故障,现有行波测距与保护缺乏自动判别故障初始波头是否存在和持续,导致行波装置产生错误结果。针对该问题,该文基于初始浪涌波形图像特征及行波在输电线路往复传播规律,提出一种输电线路故障行波波头存续性的判别方法。首先分析了故障行波波头阶跃性和后续行波的产生规律,进而提出构造与初始波头具有良好紧密型的包围盒,计算包围盒内故障行波和外切线构成面积与整个包围盒面积的饱和度,由饱和度判定初始波头的存在。进而对存在初始行波波头的情况,基于后续波头到达时序、波头幅值、斜率等相对特征,实现后续行波持续性判别。大量仿真和现场实测数据表明,该方法能够可靠判定故障行波的存续性,有效避免波头不存在的情况下行波装置的误动。 相似文献
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为了提高隐写术的安全性和嵌入效率, 避免湿纸码(wet paper code, WPC)的局限性, 提出了基于循环码的湿纸编码方法(wet-paper stego-coding based on cyclic-code, WSC)。利用生成矩阵研究了一种新的陪集生成方法, 根据校正子与陪集的映射关系提出了WSC码构造方法, 最后结合图像自适应隐写给出了基于WSC码的隐写流程并分析了隐写码的性能。实验和分析表明, 与WPC相比, WSC码具有更高的嵌入效率, 在k≤16时WSC码具有较低的计算复杂度。 相似文献
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基于神经网络的单端行波故障测距方法 总被引:7,自引:0,他引:7
单端行波故障测距的关键是正确辨识量测到的第2个行波波头的性质。当母线上最短健全线路的长度大于故障线路全长的四分之一且次短健全线路长度大于故障线路全长的二分之一时,保护安装处检测到的前3个波头一定含有至少2个来自故障线路的行波。当健全线路不满足上述条件时,用方向行波识别行波是否来自故障线路。利用人工神经网络(artificial neutral network,ANN)的非线性函数逼近拟合能力,选取保护安装处检测到的后2个波头与首波头的时间差及其波头极性作为样本属性,训练、测试ANN建立其故障测距的ANN并模型来实现初步的故障测距,然后应用故障距离与波速、传输时间的关系正确辨识第2个行波波头性质,继而求得精确的故障距离。仿真结果表明该方法可行、有效。 相似文献
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利用电压相关性的±800kV直流输电线路区内外故障判断方法 总被引:3,自引:0,他引:3
对--800-kV直流输电线路区内及区外故障分量附加网络的理论分析表明,当直流输电线路发生区内故障时,于故障启动元件响应之后的短数据窗内,线路两侧电压电流故障分量均满足平波电感元件性能方程(voltage current relation,VCR);当发生区外故障时,故障侧的电压电流故障分量则不满足平波电感元件的VCR。为此,提出了基于实测电压与计算电压相关性的区内外故障判断方法:直流线路发生区内故障时,运用线路两侧实测电流由平波电感元件VCR分别计算两侧的电压,计算所得的电压波形与实测电压波形正相关,且数值很大;发生区外故障时,则故障侧计算所得的电压波形与实测电压波形负相关。据此,利用线路两侧计算的电压波形与实测电压波形的相关系数构造区内外故障识别判据。仿真结果表明,该识别算法可灵敏区识别内故障并可靠识别区外故障,可用于加速直流输电线路的后备保护动作。 相似文献
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