支持向量机漏电特征模型的电力设施漏电识别

针对电力设施中漏电引起的故障问题,提出了新型的漏电特性分析方法,该方法融合了基于支持向量机的漏电算法模型,实现了电力设施漏电特性的图像采集和A/D转换处理,最后输出后的数据信息通过DSP计算模块进行计算,最终输出电力设施的强电漏电信息或者弱电漏电信息,实现了电力设施漏电信息的识别.该研究将传统技术中的漏电难以分析的问题...     

基于知识蒸馏与改进ViT网络的花卉图像细粒度分类

由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron)模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对模型的压缩与优化。实验结果表明,本文所提出的方法在Oxford 17、Oxford 102和自制的Flowers 32数据集上的准确率分别达98.62%、97.61%和98.40%;知识蒸馏后本文的轻量化模型的大小约为原来的1/18,而准确率仅下降2%左右。因此,本研究能较好地提升边缘设备下花卉细粒度分类的效率,对促进花卉培育的自动化发展具有切实意义。     

基于RGBD数据与深度权重的压缩光场显示

使用多层空间光调制器的压缩光场(compressive light field,CLF) 显示技术具有空间带宽利用率高、图像分辨率好等优势,是一种很有前景的光场显示技术。传统的方法将光场分解视为超定问题并使用优化算法求解。随着重建光场的分辨率、深度、视角等性能参数的提升,优化算法的计算效率低、内存消耗大的缺陷被放大,难以实现快速计算。为此,本文提出了一种新型CLF分解算法,该算法将原始光场分解为物点进行存储,仅占用少量内存;利用深度权重和加权平均代替了优化算法,大幅提高了运算效率。在同等条件下,所提出的算法占用内存仅是传统方法的38.8%,计算时间缩短了93.7%,图像质量提高约1 dB。最后通过仿真和实验两种方式对比了该方法和传统方法的显示效果,验证了算法的有效性。     

基于雾气特征与不等关系约束的去雾方法

针对现有去雾算法未充分考虑图像雾气信息、复原图像细节模糊等问题,提出一种新颖的反映图像雾信息分布的雾气特征图,并采用不等关系约束方法提高图像质量。首先,提取退化图像的极值通道以实现雾气信息的粗略估计,并通过L-1正则化对其进行优化从而得到雾气特征图。其次,提出一种基于雾气特征的初级大气光幕函数,通过对颜色通道和大气光幕作深入分析,利用均值不等式获得约束后的退化场景大气光幕。最后,利用雾气特征图对局部大气光进行改进,并基于大气散射模型实现图像去雾。将所提算法在真实雾图和合成数据集雾图上与其他经典方法进行比较分析,可以发现,所提算法在单幅图像去雾中展现了较好的性能,且在夜间雾图复原中更具优势。     

改进的MEA-WNN图像复原方法

模糊图像复原是计算机视觉和图像处理领域的重要任务。针对思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的图像复原模型中,MEA的得分函数相对差别小、选优功能较弱等问题,提出了一种改进的MEA-WNN图像复原方法。该方法采用逻辑回归函数进行幂律变换,增加得分之间的差别,从而增强MEA的选优功能。将改进的模型与传统的基于WNN和MEA-WNN的图像复原模型进行对比,改进的模型把复原图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高15%和6.5%、结构相似性(structural similarity,SSIM)提高了6.1%和5%,实验结果证明改进模型的有效性和优越性。     

图像垃圾邮件的发展和防范

垃圾邮件一直困扰着人们,图像垃圾邮件是垃圾邮件的变种,其危害远远大于传统的文本类垃圾邮件.本文首先给出了图像垃圾邮件的定义,介绍了图像垃圾邮件的类型和特点,然后分析了图像垃圾邮件的演进过程,总结了图像垃圾邮件的构造方法,最后探讨了图像垃圾邮件的防范措施.     

一种可用于图像置乱的新型变换矩阵

以图像信息安全为背景,构造了一种新型变换矩阵W,证明了其周期性,并给出了其周期与Arnold矩阵变换周期的比较.理论分析表明,W-矩阵在二阶和三阶情况下具有比Arnold矩阵更大的周期,因此,在图像置乱处理中具有比Arnold矩阵更大的优势.实验仿真结果验证了这一结论.     

DNA序列比对数目的算法研究

生物序列比对是生物信息学中非常重要的内容.文[1]中作者用差分方程理论给出了求两DNA序列间比对数目的一个计算公式,然而解法较为繁琐.本文将借助于组合数学中母函数这一计数工具给出另一简单、优美的算法,并在此基础上剔除非生物比对,得到进一步的计算公式,这一结果缩小了需要考查的比对范围.     

交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法

盲图像恢复就是在点扩散函数未知情况下从降质观测图像恢复出原图像.该文提出了一种交替使用小波去噪和全变差正则化的盲图像恢复算法.观测模型首先被分解成两个相互关联的子模型,这种分解转化盲恢复问题成为图像去噪和图像恢复两个问题,可以交替采用图像去噪和图像恢复算法求解.模糊辨识阶段,使用全变差正则化算法估计点扩散函数;图像恢复阶段,使用小波去噪和全变差正则化相结合的算法恢复图像.实验结果和与其它方法的比较表明该文算法能够获得更好的恢复效果.     

A2B模型阻尼受迫振动方程组的通解

导出了A2B模型阻尼受迫振动方程组的通解,并讨论其算例和图像.