基于背景约束与卷积特征的目标跟踪方法

针对目标跟踪中因背景混叠和遮挡等因素导致的目标丢失问题,提出了一种基于背景约束与卷积特征的目标跟踪方法（TBCCF）。对输入图像进行多特征融合并降维,增强目标特征判别性能的同时降低特征计算的复杂度;在滤波器训练过程中引入背景约束,使得滤波器更专注于目标响应,以提升抗干扰能力;通过设置记忆滤波器与峰值旁瓣比检测,判断目标是否丢失。若丢失,引入卷积特征滤波器进行重检测,实现目标的重捕获。在Visual Tracking Benchmark数据集50个复杂场景视频序列上的实验结果表明,所提算法总体精度和总体成功率优于现有的多数跟踪算法。     

配电网故障风险预警系统开发与应用

为了及时了解配电网的故障状态,开发了一套配电网故障风险预警系统。从配电自动化等系统获取实时运行数据,管理信息系统等获取配电网设备参数,利用设备重要程度和设备故障概率两个参数计算出设备故障风险值,进而计算出馈线级、系统级的故障风险值。当风险值超过预定的阈值时,自动进行告警处理。系统运行结果表明,通过故障预警,能够及时发现故障隐患,提高供电可靠性。