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目前,大多数基于深度学习提取建筑物是采用语义分割的方式,没有考虑建筑物几何特性,而传统方法在对遥感建筑物提取时只考虑其灰度特征,都难以有效提取。针对该问题对光谱信息进行了研究,提出了融合光谱特征和超像素的建筑物提取方法。首先基于分水岭变换产生许多形状大小不一的超像素子区域;然后利用建筑物的光谱特征对建筑物超像素进行合并,从而实现对遥感影像建筑物的初提取;在此基础上剔除已提取出的建筑物,然后根据几何特征选择滑动领域操作抑制噪声;最后根据最大类间方差(Otsu)对遥感影像建筑物进行后提取。所处理的遥感影像建筑物包括荒地、山地、城郊、城市4种类型的区域,通过和经典算法对比验证,实验结果表明,该算法在遥感建筑物提取上有一定优越性。 相似文献
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针对广域分布式新能源普遍缺乏新能源资源监测装置,而导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法。首先,基于地理信息和粗颗粒气象数据,对广域范围下的气象资源数据进行网格化插值;其次,依据插值结果对具有相同气象特征的光伏电站进行自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络聚类,并对每一类中的光伏电站进行迁移学习的源域和目标域的划分,以保证预测精度;然后,结合长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络,引入误差修正环节,建立源域至目标域的双迁移模型;最后,以浙江省绍兴市的分布式光伏电站为实例验证该方法的有效性。相比于对各个光伏电站单独建模,所提方法能将目标域光伏电站的训练速度提高10倍以上,且在预测精度方面也有显著提升,具有一定的推广应用价值。 相似文献
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稠密深度图在自动驾驶和机器人等领域至关重要,但是现今的深度传感器只能产生稀疏的深度测量,所以有必要对其进行补全.在所有辅助模态中, RGB图像是常用且易得的信息.现今的许多方法都采用RGB和稀疏深度信息结合进行补全.然而它们绝大部分都是利用通道拼接或逐元素求和简单的对两种模态的信息进行融合,没有考虑到不用场景下不同模态特征的置信度.提出一种以输入深度稀疏分布为指导,结合双模态信息量的动态门控融合模块,通过动态产生融合权重的方式对两个模态特征进行更高效的结合.并且根据不同模态的数据特征设计了精简的网络结构.实验结果表明所提出模块和改进的有效性,提出的网络在两个有挑战性的公开数据集KITTI depth completion和NYU depth v2上,使用了很少的参数量达到了先进的结果,取得了性能和速度的优秀平衡. 相似文献
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自激振动是一种常见的自然现象,水电站运行中最常见的当属混流式水轮机的自激弓状回旋,给机组安全稳定运行带来很大危害。混流式水轮机自激弓状回旋的研究主要集中在对其特征和规律的总结,对其形成机理的研究还相对较少。本文首先阐述了存在负阻尼是自激振动本质特征这一机理性认识,分析了间隙空化后空化、空腔作用力的变化及其负阻尼作用,提出该负阻尼作用是自激弓状回旋发生的主要源动力这一观点。通过对现有的增大迷宫间隙、向迷宫间隙处补气、减小顶盖排水等减轻自激振动措施的分析,间接证明了该观点的正确性。研究发现,常规弓状回旋公转频率和自转频率相同,但自激振动后公转频率和自转频率不同,公转频率达到临界转速频率后发生共振。本文还论证分析了自激弓状回旋和转轮转向相同、相反两种状况的启动力矩来源,发现并指出了自激弓状回旋和转轮转向相反时,振动频率等于主轴临界转速频率减转速频率这一规律。 相似文献
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廖启新 《中国新技术新产品》2018,(11)
WiFi网络近年来得到快速发展,其具有带宽宽、部署便捷、自成体系和成本低等特点。采用WiFi无线网络对抽油机油井系统作为油井监控系统的网络基础,不仅可以实现油井工况参数的远程传输,还可实现音视频传输。监控系统的软件设计采用云端架构,所有的监控数据均存储于云端服务器上,通过Web服务发布到各终端。对传统抽油机的游梁尾梁采用自动调平衡装置,通过控制其前后移动,改变力矩调节抽油机的平衡,以达到节能。数字化控制技术将自动平衡、电机控制、工况监测集成为一个控制系统,可以根据工况参数实现电机运行参数的自动调整,从而实现最优化运行。 相似文献
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相对于传统方式的无线传感器网络结构,带Mobile Agent(MA)的无线传感器网络(sensor network with mobile agent,SENMA)具有更高的能量效率和更长的网络生存时间.设计了一种针对SENMA的分簇算法:依据节点之间的位置关系将节点分为多个簇并选举出簇头节点,每个簇中,簇成员不与簇头进行通信,由簇头将监测数据回传至MA.实验证明这种算法能较好地平衡节点负载,缓解因节点失效导致的网络性能衰减. 相似文献