基于能源消纳的居民用能特征提取方法研究

当前信息数字化推动着城市向更智能化、科学化和智慧化的方向发展,使得城市产生了大量的能源数据资源,因此利用WCDMA/GPRS网络对居民用水、电、气三种能源使用状况进行收集和监测,通过机器学习技术对居民能耗进行分析,形成居民细化分类,从而对不同群体居民用能习惯、用能标准进行划分,指导电力、公共事业单位、商业企业针对不同区域特点的人口集中的个性化服务提升.     

基于超像素的深度图修复算法

随着计算机视觉领域不断的发展,用于描述场景深度信息的深度图受到越来越多的关注。针对深度图中由于深度信息缺失导致的图像空洞、深度值准确度不高及图像噪声等问题,提出了一种融合超像素和基于方向的联合双边滤波器的深度图修复算法来改善深度图的质量。该算法引入了基于超像素的自适应滤波窗口,并对不同类型的空洞像素点采用不同的滤波算法,从而对深度图进行修复和优化。定性对比实验和定量评价结果表明,其可以有效地修复深度图空洞噪点,获得高质量、高准确性的深度图。