基于视觉注意力模型的电表铭牌识别研究

为实现电力设备铭牌中文字信息的自动识别,提升设备管理的效率,提出一种面向场景文字（scene text）的文本内容识别方法。该方法依赖于从卷积特征中训练得到的基于长短时记忆网络（long short-term memory,LSTM）的视觉注意力模型。一组特征向量由与图像不同区域对应的卷积层提取,从而将图像空间信息编码到特征中。通过这一方式,模型可以选择关注图像的不同部分,并结合卷积特征与注意力权重识别文字。进一步地 ,引入语言模型并修改集束搜索（beam search）策略可以显著改善识别效果。在真实数据集上的结果验证了该方法的有效性。     

基于双通道ＣＮＮ的ＦＭＣＷ雷达手势识别方法

为了提高对手势动作的分类能力,该文提出一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的调频连续波（FMCW）雷达手势识别方法。首先利用具有一个发射天线两个接收天线的FMCW雷达对不同手势动作进行探测并收集到回波数据,之后对每个接收通道的回波数据进行预处理分别得到距离时间图、距离多普勒图与微多普勒时频谱图,然后将每个动作对应的三种彩色RGB图像进行堆叠。最后将堆叠后的彩色RGB图像输入到双通道CNN中进行手势特征提取和特征融合。实测数据处理结果表明所提基于双通道CNN手势识别方法对设计的八种手势动作的分类平均正确率为97.52%,与传统的单通道CNN相比有效地提高了对手势动作的分类能力。     

5G场景下面向M2M巨连接的无线接入控制策略

针对海量接入采用随机接入所造成的网络拥塞和业务过载,从而导致用户接入时延增大、分组数据包丢失等问题,研究提升5G场景下面向巨连接的无线接入能力。首先,通过汇聚数据设备的通信接入机制降低机器通信设备的碰撞次数以缓解基站接入拥塞;然后,以最小化MTC设备总的平均接入时延为优化目标,采用强化学习的方法实现最优接入基站的选择,形成机器通信设备接入基站过程的动态优化。     

计算机图像处理技术在车牌识别中的应用

阐述计算机图像处理技术的特点,工作原理,图像处理技术在车牌识别中的应用,包括图像预处理、车牌定位、车牌倾斜的校正、车牌字符的分割与识别。     

调频连续波相干激光雷达的多脉冲频域相干累积研究

针对相干激光雷达在低空、远距离、高动态目标探测等应用场景中存在的弱信号探测问题,基于调频连续波相干激光雷达,采用多脉冲频域相干累积方法提高激光雷达弱回波信号的信噪比。结合调频连续波理论,分析了信号幅度起伏和相位起伏对多脉冲频域相干累积信噪比效果的影响,实验结果表明,经过M脉冲周期的频域相干累积,微弱回波信号对数信噪比可提升10lg M dB,并且信号幅度起伏、相位起伏可导致多脉冲相干累积信噪比低于理想相干累积信噪比,对于均值分别为2.25×10^-4、1.65×10^-4和相对起伏幅度分别为0.69、0.93的回波信号而言,相位补偿后的回波信号在50脉冲周期内相干累积信噪比的误差因子最大为0.57%、0.3%,该多脉冲频域相干累积方法对相干激光雷达在远距离目标探测、微弱信号接收方面的应用具有重要意义。     

基于车载激光点云的铁路轨道检测

铁路轨道的局部变形直接影响火车的高速安全行驶。为实现铁路轨道的自动化巡查,提出一种从车载激光点云中提取轨面与枕木的方法。首先,利用基于高程约束的欧氏聚类对原始点云数据进行预处理,得到路基区域;然后,对路基区域进行网格划分,并对每个网格内的点云进行高程判断,从而提取出轨面点云;最后,利用枕木与砟石的几何形态差异,设计出一种面向轨道点云的动态阈值分割方法,以提取枕木点云。对多个路段的铁路轨道进行实验,结果表明,本文方法仅利用点云坐标信息就能实现不同区域的轨面与枕木的自动检测,平均提取质量分别达到97.8%和93.6%,验证了本文方法的可行性与有效性。     

输电线路中的智能识别技术应用

基于案例项目,阐述输电线路智能识别在电力系统中的应用,技术方案、制定机巡输电图像缺陷样本标准、巡数据的输电线路智能缺陷识别算法、图像数据智能处理。     

电网智能的调度控制系统应用

阐述智能电网调度控制系统的结构和现状,提升电网智能调度控制系统应用效果的措施,包括电网智能运行一体化系统、可信计算与安全免疫技术、短期电力市场多级多时段优化技术、运行方式自描述及动态解析技术。     

边缘检测下的迷彩特征提取算法和目标伪装评价

阐述迷彩目标的边缘轮廓的分割和提取算法及目标评价,采用Canny算子进行目标的识别和轮廓提取,通过欧式距离计算相似性,根据案例数据,结合人眼的视觉特征得出更适合迷彩伪装的边缘形状为不规则、不对称且较多圆弧。     

输电线路的无人机远程自主巡检技术分析

阐述输电线路无人机远程自主巡检模式和关键技术,包括影像识别、避障导航、后台信息处理,从而实现数据传输的准确高效、处理计算分析的智能化。