面向电力生产精细化风险解译的高度相似防护工具智能检测技术研究

电力生产通常面临高低电压、强弱电流等复杂工作环境转换,不同作业场景有严格的防护工具使用标准,因此,研究生产作业过程防护工具的精细辨识对保障人员安全及电网安全意义重大。已有研究可实现安全帽、工作服等基础着装类检测,而实际生产中存在大量形态高度相似的实体防护工具,如绝缘手套与线手套、绝缘杆与验电杆等。为此,该文提出一种基于深度代表性度量学习的相似防护工具智能检测方法。将目标类别特征学习转换为以差异化表达不同目标特征距离为目的的嵌入式空间特征学习,得到表征不同目标的深度代表性特征向量,通过计算未知目标与代表性特征向量的距离进行类别判断,最后以现场图像进行试验验证。试验结果表明:所提方法实现了对形态相似防护工具的特征差异表达和精准辨识,相比于常见目标检测模型具有更优越的辨识性能,从而提高电力生产安全风险辨识的精细化水平。

产品相似性、目标公司选择与并购创新绩效

通过并购整合外部资源、提升创新绩效是企业获取竞争优势的重要手段。揭示了产品相似性在并购决策、整合阶段的作用,指出产品相似性一方面缓解了主并双方的信息不对称问题,有利于主并公司挑选合适的目标公司,另一方面促进了并购后的深度整合,进而提升了主并公司的创新绩效。使用2009—2019年中国A股制造业上市公司样本,根据文本分析方法测算出主并双方的产品相似性数值,采用条件Logit模型和负二项回归模型进行了实证分析。回归结果显示:(1)与主并公司存在产品相似性关系的企业成为目标公司的可能性更大;(2)并购后,产品相似性会提高主并方的创新绩效;(3)产品相似性主要通过“知识吸收效应”“融资约束平滑效应”和“市场压力对冲效应”三个渠道提高了主并方的创新绩效。

遥感图像目标检测的相似目标替换增广算法

现今主流遥感图像目标检测算法依赖于深度学习技术的发展。在模型训练时,对训练集数据进行增广处理是增强模型泛化能力的重要方法。当前遥感图像目标检测算法的图像增广方法主要沿用通用的目标检测增广方法,亟需发展针对遥感目标特点的增广方法。本文提出基于遥感图像的相似目标替换增广方法,设计了相似目标替换的增广流程,即通过建立样本库、划分相似类、查询相似样本及替换样本预处理等步骤对数据集中的目标进行相似目标分类。首先,建立所有训练集样本的样本库,统计样本类别信息;其次,对训练集中的目标类别划分相似类;然后,针对数据集中样本数量不均衡的问题,设计了少数样本补偿机制,通过控制采样样本的概率平衡样本数据的训练比例;最后,设计了替换样本预处理机制,针对不同目标类别的特点,使用适宜的变换方法作为样本预处理方法。在DOTA数据集上的实验表明,使用相似目标替换增广算法的DCL检测算法检测结果的mAP值相较于baseline提高了1.34,模型对相似类别的预测准确率上升,对样本数量较少类别的目标检测能力得到提高。

基于多特征相似度的空中目标聚类研究

为准确识别空战场敌方目标的编队信息,本文提出一种针对空中目标的聚类模型,综合选取空中目标的位置、高度、航向、航速等多维度信息,计算目标之间的相似度,构建多特征相似度矩阵,将多特征相似度作为目标之间“距离”的度量方式,通过K-means算法聚类迭代,得到空中目标的编队信息。通过仿真实验,验证了本文所提方法在复杂空战场环境下,能准确识别敌目标的编队信息,相比传统聚类算法,识别准确率提高40%,有较好的工程应用价值。

联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法

视觉目标跟踪算法利用自注意力机制增强上下文联系,但面对复杂场景时,自注意力机制中的相关性易发生失配,为此提出一种联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法。构建高阶目标感知模型,针对自注意力机制中的一阶自注意图,利用坍塌的极化过滤方式进行空间和通道维度的正交化建模,优化内部相关性;同时组合非线性拟合函数避免坍塌引起的信息损失,进而获得高阶自注意图,捕获具有高阶上下文信息的感知特征。通过不同维度分解目标的感知特征来细化匹配区域,抑制背景噪声并约束当前帧的响应图,提高网络的判别力。在OTB100和UAV123基准的实验结果表明,所提算法有更好的跟踪性能,可以有效应对相似干扰等问题。

基于结构相似度和鲁棒主成分分析的运动目标检测

运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性,不采用传统的背景减除法,而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明,此方法准确率可达0.95,且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15,总体上比传统方法更具优势。

基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法

针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet网络进行特征提取,实现了目标图像的精确匹配。实验结果表明,所提算法在图像发生角度、尺寸变化时,具有更高的匹配正确率和鲁棒性,在近距离条件下图片数据集中的匹配正确率比现阶段图像匹配算法高8%~11%。为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。

基于扫描振镜的飞行目标转速测量方法

针对在靶场实验中难以对处于高速飞行状态下的运动目标进行转速测量的问题,提出了一种基于扫描振镜的高速飞行目标转速测量方法。首先,该方法以振镜拍摄系统为基础,利用自适应背景差分和相似度评估法对序列图像进行处理,以获取图像的周期性相似度水平。随后,通过周期算法调频Z变换(chirp-Z transform,CZT)来重构信号周期以确定转速,并从光照条件、拍摄速率和图像分辨率对该方法测量精度的影响进行了实验研究。结果表明,在100~900 r/min的范围内,该方法的最大相对误差在±0.65%以内,达到了小于1%的精度指标。该方法具有非接触测量、免标记和成本低等优势,并且能够实现高精度的测量。

基于过滤算法的网站针对性推荐模型

随着互联网技术的快速发展,个性化推荐系统在网站的用户粘性和用户体验方面发挥着重要作用。为提高网站针对性推荐的准确度与效率,提出结合过滤算法的网站针对性推荐模型。通过对用户行为数据进行深入分析,结合协同过滤算法对网站数据进行整合及深度挖掘。同时,通过相似度匹配更加准确地确定用户偏好,进行网站信息的针对性推荐。经过实验对比,基于过滤算法的网站针对性推荐模型比其他算法模型所需推荐时间更短,针对性推荐准确度更高,利于网站提升用户粘性与用户满意度。

基于Hausdorff距离的轨迹相似性度量的航迹复原方法

面对有源和无源探测时存在的大量杂波等干扰,导致探测的重点目标航迹存在缺失的问题,采用基于Hausdorff距离的轨迹相似性度量方法,计算重点目标与探测数据中所有批次在距离-时间、方位-时间2个维度的双重Hausdorff距离。以加权Hausdorff距离为相似性度量排序,从探测数据中辨识出与重点目标航迹相似度最高的目标,实现在探测数据中准确辨识重点目标以及复原目标缺失航迹。实测数据验证表明,该方法简单高效,具有工程应用价值。

基于轨迹数据的目标聚类算法研究与应用

文中探讨了轨迹数据的特征分析和目标聚类中存在的挑战,研究了轨迹数据的特征及其在目标聚类中的重要性,提出了以密度和轨迹相似性为基础的聚类算法。在实验设计和数据集选择方面,选取了具有代表性的数据集进行验证,并在算法实现、性能评估等方面进行了深入研究。通过应用案例,分析了该算法在轨迹数据处理中的实际应用效果,为相关领域的研究和应用提供了新的理念和方法。

高血压分子机制及降压靶点的研究进展

高血压是导致脑卒中、心肌梗死、心力衰竭和肾衰竭等发生的危险因素,也是导致死亡的主要原因,因此研究高血压的潜在治疗靶点、开发新的抗高血压药尤为重要。现总结近年来关于高血压新治疗靶点的研究进展,包括Elabela/Apelin-APJ轴、序列相似性家族3D蛋白、成纤维细胞生长因子21和血管紧张素Ⅱ1型受体的变构调节,以期为抗高血压药的研究提供新的思路和文献支持。

无参考的特征点复杂度激光干扰图像评估

由于目标识别和检测效果取决于目标提取的准确性,本文结合主动成像与目标识别技术搭建了激光主动成像系统实验平台,研究了激光干扰对获取图像质量以及特征点提取效果的影响。提出了一种无参考的特征点复杂度图像评估算法。该算法在目标区域位置计算图像的特征点、纹理、梯度和对比度复杂度,然后综合4个因子得到归一化的评估结果。利用激光主动成像系统对设定目标进行了照明成像实验,同时采集了不同干扰功率和光斑位置的干扰图像。使用本文提出的特征点复杂度算法对标准数据库及实验获得的激光干扰图像进行了评估。实验结果表明:提出的评估算法能够客观地反映图像质量的变化情况,可对不同程度的激光干扰图像给出合理的评估结果,其评价结果更符合主观视觉感受,并且能够指导激光主动成像识别系统的防护与应用。

基于相似度的区间数排序

为设计一种简便而又科学的区间数排序方法,在综合考虑区间数的特点、提取区间数中的隐形数据、对数据进行处理等基础上,根据各个区间数与目标区间数相似度程度的不同,提出了一种新的对区间数进行排序的方法,并提出了这种排序方法的一些优良性质,如:序关系完全性、传递性、等价替换性、区间数长度相等且区间数的属性为效益型时中心越大越好、区间数中心重合时区间越小越好等,充分表明了这种方法的科学性与可行性。最后,通过一个算例说明这种简单、方便、科学的排序方法的操作过程。

基于注意力机制与特征平衡的变电站多目标检测

随着电网结构的日益复杂,变电站关键设备的运行状态对电网安全稳定运行的影响逐渐增强。针对变电站复杂背景下多目标识别以及相似目标识别困难的问题,该文提出了一种基于注意力机制与特征平衡的YOLO-AFB(you only look once-attention and feature balance)网络。通过在Darknet-53网络中引入混合注意力加强对变电站相关目标的特征提取能力,在特征融合模块中加入反卷积来实现特征图的自适应上采样,提出特征平衡策略来缓解特征图语义信息差别,提高特征融合的质量。在含有9类目标的变电站数据集上进行测试,所提模型整体识别精度达到了83.02%,与经典目标检测网络对比,各类目标的检测精度均有大幅提升。同时互感器等相似目标的识别也得到明显改善,验证了特征平衡的策略可以很好地解决变电站中相似目标识别难的问题。

海杂波FRFT谱的近似分形特性与目标检测

主要介绍了海杂波分数阶Fourier变换(FRFT)谱的近似分形特性及其在海杂波目标检测中的应用。根据FRFT的尺度变换性质,研究了自相似过程FRFT谱的近似分形特性,然后将近似分形分析方法引入到实测海杂波FRFT谱分析中,发现在特定变换阶数下得到的海杂波FRFT谱间存在近似分形特性,且目标回波可使近似分形特性描述参数——FRFT域Hurst指数发生变化。因此,可利用FRFT域Hurst指数设计恒虚警率(CFAR)检测方法。经X波段和C波段雷达实测数据验证,所提方法的检测性能明显优于经典的利用时域Hurst指数的目标检测方法。

基于时序向量相似性的空间目标群匹配技术研究

分析了空间低轨目标群的运行特点,提出了基于时序向量相似性的空间目标群匹配算法,提高了对低轨巨型星座的识别管理能力。首先,介绍了时序向量的降维方法,将目标群高维观测时序向量简化为空间构型序列;而后,提出了基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的目标群空间构型序列相似性判别算法;最后,利用星链卫星目标群仿真和实测数据对算法的匹配能力进行验证。结果表明该算法可实现空间目标群监测数据快速匹配,仿真数据匹配过程中,在群内目标缺失30%的条件下匹配成功率可达100%,在低缺失条件下(缺失率5%以内)群内目标识别成功率平均超过75%;实测数据匹配成功率可达100%。

基于相似度的无线电引信抗干扰能力量化表征方法

为有效量化无线电引信的抗干扰能力,在定义无线电引信目标函数的基础上,提出基于相似度的无线电引信抗干扰能力量化表征方法。对正常目标回波进行分析,确定引信的目标函数,并以此为参考信号,计算不同信息型干扰作用下引信收发相关信道输出信号的相似度,若某种信息型干扰作用下获得的相似度的值越小,则引信抗该种信息型干扰的能力越强,反之越弱;以某对地连续波多普勒引信为例,对此方法进行验证。计算实例表明,该方法客观、合理,具有可操作性,可量化对比不同干扰作用下引信的抗干扰能力。

一种多信息融合的药物-靶标关联预测算法

在药物结构相似性和靶标序列相似性的基础上,结合药物-靶标相互作用网络信息,考虑分类器和数据集合分布的复杂性,提出一种半监督学习算法预测药物与靶标之间的关联。实验结果表明,该算法的预测性能较DBSI,KBMF2K等算法有所提高。对其预测到的药物-靶标相互作用数据进行打分并排序,从中提取前30%的数据,其中有部分相互作用可在KEGG,Drug Bank,Super Target和Ch EMBL数据库中得到验证。

一种基于局部梯度比率特征度量SAR图像相似性的新方法

本文针对SAR图像相干斑噪声和图像局部梯度特性,提出一种基于局部梯度比率特征的相似度准则.首先提取SAR图像各个像素的梯度比率特征,进而构建局部梯度比率特征直方图LGRPH,并进一步分析多尺度LGRPH,最后通过计算多尺度LGRPH的K-L距离定义相似度.基于SAR仿真和实测图像的实验结果表明,本文提出的相似度准则对SAR图像上相干斑噪声和局部梯度变化不敏感,能有效应用于SAR图像的目标识别.