非约束环境下人脸特征点的稳定跟踪

为了对人脸特征点进行精确地跟踪,提出一种在线参考表观模型(ORAM)的算法.首先在原主动表观模型(AAM)中加入在线更新的参考模型;然后采用子空间在线自更新机制,利用增量学习方法在线更新AAM的纹理模型和参考模型;在此基础上,基于同步反向合成建立ORAM的特征点拟合算法.为减少跟踪过程产生的累积误差,利用初始稳定跟踪结果建立纹理子空间重置机制,完成人脸特征点跟踪.实验结果表明,ORAM算法无需训练集,在姿态、表情、光照变化的环境下,能够准确、快速地完成人脸跟踪.

配网三相不平衡调节的换相算法

针对低压配电网存在的三相不平衡问题,目前比较得到认可的解决方案是采用自动换相系统来实现。这种系统由智能换相终端和换相开关单元组成。在换相开关中,选用磁保持继电器与双向晶闸管并联的复合开关作为换相开关的执行机构,在投入和切除的瞬间由晶闸管承担过零投切,然后由磁保持继电器接通运行。双向晶闸管的触发一般采用硬件监测电网线电压过零点的方式,易受电网谐波影响,不能准确检测电网自然换相点,不能实现特定相位触发晶闸管。通过采用软件监测电网电压相位的方法,选用合理的换相算法来实现三相不平衡的调节,有效地防止了对负载和电网的冲击,提高了晶闸管触发的可靠性。实验结果的验证分析表明,所提出的算法在解决三相不平衡、提高电能质量方面具有可行性。

三相不平衡预计算控制策略

对于低压配电网中存在的三相不平衡问题,本文提出一种基于预计算算法仿真的三相不平衡控制策略。该算法是根据预计算算法结果,通过变压器出口侧的智能换相终端去控制用户侧的智能换相开关动作,有效避免了智能换相开关频繁换相,提高了换相的可靠性。通过实验,验证了算法的可行性,使三相不平衡线路尽量接近三相平衡状态,减小零序电流,减少配网损耗,使系统能够在更加经济的状态下运行,具有很好的推广应用价值。