一种用电设备分析识别原理与应用

非侵入式负荷监测(NILM)与识别是智能电网建设的重要方面。针对非侵入式用电负荷监测技术提出了一种基于V-I轨迹与奇次谐波分量特征的混合特征矩阵和卷积神经网络相结合的方法。具体内容为:分析用电设备的基本特征,包括输入电流稳态特征和暂态特征。建立了六种单相交流电源供电的用电设备MATLAB/Simulink仿真电路,分别为电阻加热器、电吹风、LED灯串、电源适配器、变频空调和变频冰箱,作为待分析识别的用电设备,并提取了这六种负荷模型的网侧电流波形和频谱、V-I轨迹以及奇次谐波电流分量数据作为基本特征量;提出了一种采用V-I轨迹与奇次谐波特征的混合特征矩阵以及卷积神经网络(CNN)进行用电设备分析识别,经过PLAID数据集的训练和测试,能够有效识别稳态运行下的用电设备,给出了详细的解算过程,并提供了应用算例。此外,对比分析了已有三种检测方法,验证本文提出的基于混合特征矩阵以及卷积神经网络用电设备分析识别方法的优越性。

不同稀疏基对单像素相机矩阵性能的影响

针对不同稀疏基与单像素相机矩阵构成的重构矩阵研究较少的问题。首先将DCT矩阵和DWT矩阵这两种稀疏基分别与单像素相机矩阵组合成不同的重构矩阵,将得到的重构矩阵进行优化,分析优化过程中重构矩阵与优化矩阵性质的改变,再用重构矩阵与优化矩阵对信号进行重构实验。实验结果表明,基于DWT矩阵得到的重构矩阵和优化矩阵对信号的重构效果更好。基于DWT矩阵的重构矩阵和优化矩阵比基于DCT矩阵的重构矩阵和优化矩阵展现出了更好的重构性能。

基于后验信息的压缩感知图像重构方法

单像素相机的测量数据可采用正交匹配追踪(orthogonal matchingpursuit,OMP)算法重构,但是重构得到的图像质量不好。本文提出一种提高图像重构效果的方法,该方法利用先验信息(列模平均值)判断重构效果优劣;通过测量数据相邻列相减的操作,以增强稀疏度。首先,基于OMP对测量数据逐列重构;然后,对重构效果差的列,作相邻列相减的操作后逐列重构;最后,通过逐列累加操作得到重构效果更好的图像。实验结果表明,该方法在仅使用OMP的情况下可以使重构图像的信噪比(signal tonoiseratio,SNR)得到很大提高,虽然重构图像上有很明显的条纹,但是重构结果依然获得很大改善。

基于分离障碍物的地下车库车位排布算法

地下车库中的障碍物是车位排布中除不规则外轮廓边界之外最复杂的约束条件,为此本文提出了一种根据障碍物分离处理的启发式算法。根据障碍物分布,将整个车库区域分为带障碍物和不带障碍物两部分,对其分别使用不同的方法计算。其中,包含障碍物部分通过像素分割构建用于描述空旷程度的矩阵,并计算最优排布方案;不包含障碍物的部分通过遗传算法处理,同时考虑两部分结合部位的车位损失,并合理规划承重柱,保证连通性。通过对不同形状、内部结构的地下车库的排布,该算法可以在有限运算时间内得到排布结果,为人工设计师提供参考辅助。

近20年鄂西地区植被覆盖度时空变化特征分析

基于2000—2020年的MOD13Q1 NDVI遥感数据,使用像元二分模型计算湖北省西部山体区域的植被覆盖度,并利用斜率模型、马尔可夫转移矩阵模型和赫斯特指数综合分析了植被覆盖度的时空变化规律。结果表明,研究区的植被覆盖度总体呈上升趋势,平均植被覆盖度增加了0.025,轻微增长区域面积为44 359.26 km^(2),显著性增长面积为3 069.375 km^(2),不显著性变化的面积为39 862 km^(2)。2000—2020年期间,时序植被覆盖度的赫斯特指数为0.63,表明研究区内植被覆盖度的增长趋势在未来是可持续的。本研究成果不仅可为城市生态环境评价提供科学依据,而且可为城市的生态建设和可持续发展提供决策支持。

多倾斜角度数字沙盘自适应投影算法

抬高数字沙盘一定倾斜角有利于提升实体沙盘和投影内容的观赏体验,但沙盘倾斜后投影内容会偏移。针对该问题,本文提出了多倾斜角度数控沙盘自适应投影算法,根据投影内容和现场环境参数建立原始像素矩阵;对不同的投影位置建立相应的坐标纠正模型;遍历像素点后计算出倾斜后的新坐标;将每个点的颜色值赋给新坐标点,得到纠正像素矩阵,从而实现自适应投影。试验结果表明,该算法能有效地保证投影内容准确地投影到沙盘上。

基于矩阵偏序关系的形态学算子

已有形态偏序由于忽略了图像像素的局部相关性导致运算结果产生噪声叠加、拓扑失真等问题,本文在矩阵Frobenius范数的基础上定义了一种新的偏序关系,从理论上证明了该序满足的自反性、传递性和反对称性.在此基础上,本文提出了基于新序的形态学膨胀、腐蚀算子和相关的梯度运算算子.为验证新序和算子的有效性,与已有的算法进行对比实验,结果表明,新序和相应的算子在保证颜色分量相关性的同时,利用矩阵运算保证了像素的局部相关性,在抑制噪声和边缘保持方面均优于现有的算法.同时,通过结果对比和理论分析发现,新的形态算子对结构元素尺寸的包容性强,克服了形态算子在应用时难以选择合适结构元素大小的问题.这种新序是多通道图像处理的基础,可以扩宽形态学理论的应用范围.

智能前照灯灯光功能现状与分析

智能前照灯技术是汽车行业智能化转型的先进技术。智能灯光是用户对智能汽车认知最简单、直接的方式之一。本文从已获上市的智能前照灯技术切入,聚焦现有高端智能灯光功能,由浅入深,总结并分析智能前照灯灯光功能现状与发展趋势。

数码相机标定方法研究

数码相机在计算机视觉中的应用逐渐普及和深入，在应用中数码相机的标定是相当重要的。根据数码相机的特点，提出了一种新的标定方法。针对数码相机的某一状态，先确定其内部参数矩阵，再通过采集的图像求出外部参数矩阵。首先建立了相机成像的几何模型，并将此模型分解成内、外参数矩阵。文中详细介绍了数码相机内部参数矩阵中的各元素所对应的物理参数以及求解它们的原理和方法，从而建立内部参数矩阵。推导了求解外部参数矩阵的计算公式，并且介绍了相应的求解方法，再由外部参数矩阵求解出对应的物理参数．通过实验表明这种方法有相当高的精度，且操作方便。

二维数字图像分形维数的计算方法

许多情况下分形维数的计算是通过对二维数字图像的分析得到的.针对二维数字图像的特点,探讨了采用盒维数计算其分形维数的方法.数字图像盒维数的计算是基于对像素矩阵的分析进行的,具有数字化的特点,其计算结果的精度与图像大小有较大关系.数字图像盒维数描述了由离散像素点构成的数字图像中关心区域的分布特点,但其物理意义还应结合数字图像所赋存的物理意义加以分析.

复杂室内环境下的单一Kinect导盲系统

针对现有导盲设备存在的检测效果差,系统复杂,不便携带等问题,开发了基于单一Kinect传感器的导盲系统。该系统能够同时检测地面和头部之间的所有障碍物,并将准确的路况信息通过语音传递给用户,以实现导盲作用。该系统运用深度图像翻转算法和障碍物识别算法来识别地面障碍物、地面坑洞、悬空障碍物3种类型的障碍物;同时运用深度图像过滤算法和障碍物距离计算算法来确定有效范围内障碍物的位置。设计制作了导盲试验样机,在复杂室内环境多个场景下对障碍物的识别和检测进行了实验测定。实验结果表明:该导盲系统能够在一定范围内较为准确地识别面积大于10-3 m2的障碍物及高度差超过0.02m的坑洞,经过图像过滤可将用户身高以内,宽度1m内的障碍物的最佳避障路线通过语音传递给用户,满足了导盲需求。该系统的应用不仅对导盲具有重要作用,对机器人自主行走也有参考意义。

基于模糊模式识别的焊缝缺陷图像检测

以埋弧焊管焊缝的X射线检测图像为对象,通过图像处理、特征提取和模糊识别实现了对缺陷的识别。为提高识别精度与实时性,采用主成分分析法对采集图像的像素矩阵进行了主元分析,结合模糊识别中的模糊C均值聚类算法对圆形缺陷和线形缺陷进行识别。相比于传统的通过提取缺陷的若干几何特征分类识别的方法,此方法具有算法简单、占用内存空间小、识别准确率高、实时性强等特点。最终平均识别率可达到90.93%,能够较准确地对焊缝缺陷进行分类识别。

阶梯光栅多视点自由立体显示的子像素排列

自由立体显示是显示领域的重要前沿方向。提出一种阶梯光栅多视点自由立体显示的子像素排列方法,该方法通过构建图像视点数矩阵,得到不同光栅倾斜角和不同视点数的阶梯光栅自由立体显示的子像素排列结果,并总结出合成图的像素单元与视差图的像素相对应的图像子像素排列规律。采用该子像素排列方法制作了阶梯光栅多视点自由立体显示器,获得了良好的立体显示效果,从而验证了该方法的正确性。

TFT-OLED驱动电路的研究

从OLED的发光原理出发,介绍了OLED器件的结构特点和常用的TFT OLED像素电路的结构。利用TFT OLED行列驱动芯片和控制芯片,通过MCS 51单片机的控制来驱动240×320×3点阵的TFT OLED屏,实现大信息量的图形显示。该设计方案所需外围器件少,硬件结构简单,有利于提高系统的运行效率。介绍了驱动模块的功能和硬件接口电路的设计方法,并给出了单片机的软件流程图。

含污秽薄层的高压复合绝缘子表面电场计算新方法

为研究复合绝缘子污闪机理,需对含污层的复合绝缘子进行电场分析,然而绝缘子表面污秽层厚度数量级达10?4m,甚至更小,远远小于绝缘子的尺寸。目前现有的有限元及边界元电场计算方法都无法解决此类多空间尺度的场域分析问题。为此,提出一种基于数字图像处理的污秽绝缘子表面电场计算新方法,该方法首先应用图像处理技术对m×n大小绝缘子图像二值化处理,利用像素单元实现区域的网格剖分,同时在像素单元基础上建立阻抗数学模型;然后形成(m×n)×(m×n)大小的节点导纳矩阵,采取节点电压法对其进行电网络分析,得到污秽绝缘子表面电场分布。实例计算表明,与其他算法相比,该方法对于含污层的复合绝缘子电场计算具有明显优势,为复合绝缘子表面污闪机理的研究提供了新的有效的电场计算方法。

基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

为了实现高精度的图像配准,提出了一种基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法.首先基于相位相关实现像素级的粗定位,然后在粗定位点邻域范围内利用矩阵乘法的离散傅里叶变换(DFT)高倍数重采样,并基于相位相关作重采样区域的像素级定位,实现亚像素级的细定位.文中从理论上证明了基于矩阵乘法的DFT实现部分区域重采样的方法与基于零填充重采样的方法在计算精度上具有等效性.实验结果表明,文中算法的配准精度、计算效率和抗噪性优于基于交互相关和扩展相位相关的亚像素配准算法.

基于高维超混沌系统和矩阵张量积的图像分组加密新算法

目前混沌加密算法主要存在三方面的不足:1)采用低维混沌序列造成混沌退化;2)采用的混沌系统结构过于简单;3)算法只依赖于混沌系统的结构和密钥。针对这些不足,提出一种新的图像分组加密算法。为了克服混沌退化,算法借助矩阵张量积将高维超混沌系统所产生混沌序列和一维混沌序列充分耦合,产生像素扩散矩阵。在此过程中,用明文信息控制扩散矩阵生成,使算法与明文相关,提高了算法的安全强度。

基于模板匹配的发票号码识别算法

针对数字识别系统中的发票号码识别问题,提出了一种有效的基于模板匹配的发票号码识别算法.通过对发票数字图像进行前期处理以获得单个字符图像,根据印刷体数字二值化后矩阵特点,基于模板匹配的思想,将待识别字符图像与模板图像进行信息区叠加,对叠加后的图像进行不匹配像素统计,从而得到匹配系数,取匹配系数最小值为最佳匹配.结果表明,该方法简单有效,抗干扰性强且识别率较高,识别发票图像准确率可达99%.

基于矩阵相似度的最佳样本块匹配算法及其在图像修复中的应用

在基于纹理合成的图像修复算法中,最佳样本块匹配算法存在匹配精度不高和时间复杂度高等问题。针对上述问题,首先构造了块匹配算法,采用矩阵相似度来计算模板块与样本块之间的匹配度,以相对较粗的粒度初步选出最佳样本块的候选集。然后,又构造了像素点匹配算法,采用模板块与候选最佳样本块之间的误差矩阵的内积来计算对应像素点之间的匹配度,以更细的粒度来确定最终的最佳样本块。块匹配算法降低了时间复杂度,像素点匹配算法提高了匹配精度,因此,在此基础上构造的基于相似矩阵的最佳样本块匹配算法能够在不增加时间复杂度的情况下提高算法的匹配精度。实例验证结果表明,与当前基于纹理的图像修复算法相比,该算法的匹配精度提高,时间复杂度降低。

水平大气环境34 km单像素成像实验

搭建了远距离、高分辨率单像素成像实验装置,完成了白昼时段水平34km距离、分辨率0.8m的自然目标的单像素成像。单像素成像测量基采用多尺度排序的Hadamard矩阵,调制后经两个光电探测器进行差分来实现Hadamard调制测量,利用压缩率25%的测量信号和快速Walsh变换算法,实现了成像速度2帧/秒@128 pixel×128 pixel。定义了一种人机交互的信噪比评价方法计算重建图像质量,研究了单像素成像积分时间与图像质量关系,评价结果与视觉效果相符合。提出的单像素成像方案在低成本的远距离红外成像方面有潜在应用价值。