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91.
在分析JPEG2000标准感兴趣区域(Region of Interest-ROI)编码的基础上,提出一种结合AdaBoost算法的自动人脸感兴趣区域编码方法。该方法通过AdaBoost算法检测定位图像中的人脸区域,动态生成感兴趣区域掩膜,然后采用JPEG2000中最大位移法(MaxshiR)进行感兴趣区域编码。实验仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。 相似文献
92.
新能源大规模接入电网对电力系统灵活调节能力带来巨大挑战,针对目前电力系统灵活性评估及优化调度集中于供需匹配而缺乏对线路传输能力的考虑,提出了计及线路传输能力的新能源电力系统灵活性评估及优化调度方法。首先,分析线路传输能力对灵活性需求实现的影响,并计及新能源及负荷的波动性和不确定性,量化节点灵活性需求及其在线路上的分配。然后,从资源灵活性裕量和线路灵活性传输裕量两个角度提出系统灵活性不足量评估指标,多方面评估系统灵活性。将该评估指标作为机会约束条件,构建考虑资源-线路双重裕量的优化调度模型。采用线性化手段和基于拉丁超立方抽样的机会约束确定性转化方法将优化调度模型化简为混合整数线性规划模型以降低求解难度。最后,采用改进IEEE39节点系统和某实际电网进行仿真验证,结果表明所提方法能够减轻线路阻塞,减少切负荷量,提高新能源消纳。 相似文献
93.
针对含链式静止无功发生器(static var generator, SVG)的风场区域系统高频谐振问题,首先采用谐波线性化的方法建立包含锁相环、功率外环以及电流内环在内的SVG谐波阻抗模型。利用阻抗分析法对风场区域空载线路投入对SVG稳定性的影响进行分析,揭示风场区域系统高频谐振的发生机理。然后,为抑制系统高频谐振,提出一种基于电压前馈附加带阻滤波器的SVG高频谐振抑制策略。对SVG侧中高频段等效阻抗进行重塑,以保证在该频段系统呈正阻尼状态。并讨论带阻滤波器中心频率和阻尼系数对系统相位裕度的影响。最后利用搭建的含链式SVG风场区域系统仿真模型,验证了理论分析的正确性和所提抑制策略的有效性。 相似文献
94.
在Linux内核等大型底层系统中广泛采用引用计数来管理共享资源.引用计数需要与引用资源的对象个数保持一致,否则可能导致不恰当引用计数更新缺陷,使得资源永远无法释放或者被提前释放.为检测不恰当引用计数更新缺陷,现有静态检测方法通常需要知道哪些函数增加引用计数,哪些函数减少引用计数.而手动获取这些关于引用计数的先验知识过于费时且可能有遗漏.基于挖掘的缺陷检测方法虽然可以减少对先验知识的依赖,但难以有效检测像不恰当引用计数更新缺陷这类路径敏感的缺陷.为此,提出一个将数据挖掘技术和静态分析技术深度融合的不恰当引用计数更新缺陷检测方法 RTDMiner.首先,根据引用计数的通用规律,利用数据挖掘技术从大规模代码中自动识别增加或减少引用计数的函数.然后,采用路径敏感的静态分析方法检测增加了引用计数但没有减少引用计数的缺陷路径.为了降低误报,在检测阶段再次利用数据挖掘技术来识别例外模式.在Linux内核上的实验结果表明,所提方法能够以将近90%的准确率自动识别增加或减少引用计数的函数.而且RTDMiner检测到的排行靠前的50个疑似缺陷中已经有24个被内核维护人员确认为真实缺陷. 相似文献
95.
复杂的地形山脉会影响山区的平均风场特性。根据真实地形建立交叉山脉的参数化简化模型,并定义其地形参数,采用数值仿真技术模拟不同风向角下该地形的平均风场,重点分析不同地形参数对交叉山脉山谷线区域总风速比的影响,在此基础上提出了山谷线区域总风速比的简化经验公式。研究结果表明,提出的简化地形能近似反映真实交叉山脉的山谷风场特征;来流沿着子山脉的风向为山谷线区域的不利风向;山谷线区域的总风速比沿海拔高度大致呈线性变化;子山脉坡度和山谷夹角增大均会减小山谷山脚处总风速比,增大山谷山顶处总风速比;数值仿真验证了提出的总风速比经验公式具有一定的合理性,可为实际工程设计提供参考。 相似文献
96.
基于可再生能源的综合能源系统具有清洁低碳与安全高效的特点。提出一种以抛物面槽式太阳能集热器驱动的综合能源系统,该系统包括质子交换膜电解池、有机朗肯循环和吸收式制冷子系统。根据能量梯级利用原理和热力学分析理论,建立综合能源系统的稳态数学模型,分析热力参数变化对系统性能的影响规律。结果表明,在设计条件下,质子交换膜电解槽制氢效率、有机朗肯循环发电效率和吸收式制冷效率分别为58.65%、12.20%、36.93%,制氢功冷联供总效率为55.58%。系统总效率随着涡轮机入口温度升高先增加后减少;随着发生器出口温度升高而增加。另外,增加工作压力和膜厚度会导致电解槽电压升高和电解槽效率下降。研究结果可为以抛物面槽式太阳能集热器驱动的多联供系统的建立和评价提供参考。 相似文献
97.
现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后,该文通过并行地预测缩小的文本区域图和完整的文本区域图来有效地区分相邻文本.其中前者可以保证不同的文本实例之间具有区分性,而后者能有效地指导网络优化.最后,为了提升文本检测的速度,该文提出一个快速且有效的后处理算法来生成文本边界框.实验结果表明:在相关数据集上,该文所提出的方法均实现了最好的效果,且比目前最好的方法在F-measure指标上最多提升了1.0%,并且可以实现将近实时的速度,充分证明了该方法的有效性和高效性. 相似文献
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