浅谈远程集控模式下区域值长培训

为提高远程集控及其运行人员的工作效率,经认真分析研究,五凌电力有限公司提出了"区域集控"、"区域值长"的运行、管理理念。阐述了远程集控模式下和单一电厂模式下运行值班的区别,重点介绍了五凌电力有限公司发电集控中心将单一电厂(模式下)运行值长培训成为远程集控模式下合格区域值长的方法,可为流域梯级水电站远程集控模式的值长培训提供借鉴和经验。

在给定平面内线对线平行度误差定向最小区域值的微机处理程序

文中提出了在给定平面内线对线平行度误差定向最小区域值评定的数学模型及其微机处理程序。同时，应用“删点原理”寻找出符合最小条件的基准理想直线。

利用计算法求解给定平面内直线度误差最小区域值的微机处理

应用给定平面内直线度误差最小区域值的计算公式，按“删点原理”找出构成最小包容区域的３个特征点及其坐标。

云南省区域卫生规划中区域分类标志值的确定方法

目的 建立测算区域分类标志值的公式 ,以便按标志值的大小对全省进行区域划分 ,为按区域分类制定卫生资源配置标准提供依据。方法 采用人均国内生产总值、人口密度、农民年人均纯收入、农业人口比例、婴儿死亡率、传染病发病率和孕产妇死亡率 7个指标来构建综合的区域分类标志指标。结果 区域分类标志指标构造为 :分类标志指标M = 71/I1+ 1/I2 + 1/I3+ 1/I4 + 1/I5+ 1/I6+ 1/I7。据此得到 2 0 0 1年昆明、曲靖、玉溪、昭通、楚雄、红河、文山、思茅、西双版纳、大理、保山、德宏、丽江、怒江、迪庆和临沧的标志值分别为 :73 2 1、42 82、73 70、13 38、48 2 0、5 0 6 4、2 0 91、32 96、6 6 31、42 5 6、34 18、45 71、38 88、36 6 2、35 4 6和 2 1 4 8。结论 本文建立的区域分类标志指标能综合反映各区域的发展水平 ,具有较好的分类作用。

最大稳定极值区域与笔画宽度变换的自然场景文本提取方法

针对从背景复杂、视角多变、语言形式多样的场景图像中难以准确提取文本信息的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)和笔画宽度变换(SWT)场景文本提取方法。该方法结合MSER、SWT算法的优点,采用MSER算法的准确检测文字区域,建立文本候选区域,利用SWT算法计算文本候选区域笔画宽度得到候选文本区域的笔画宽度;根据笔画宽度图,利用连通域标记建立笔画宽度连通图,然后根据笔画宽度连通图,建立笔画连通图的启发性规则,删除非文本候选区域,并根据文本的几何特征分析及局部自适应窗口最大类间方差(Otsu)分割,有效提取出自然场景图像中的文本,文本提取的准确率、召回率及综合性能分别为0.74、0.64及0.68。仿真实验结果表明,在文本视角多变,字符大小、尺寸、字体各异的复杂条件下,所提方法具有较好的鲁棒性,适用于多语言和多字体混合的场景文本提取。

基于区域极值点的时间序列聚类算法

相异性或相似性度量是数据挖掘领域中的2个基本问题。针对时间序列的相异性度量问题,给出时间序列的区域半径、区域极值点、区域等定义,提出一种区域极值点提取策略。通过提取有代表性的极值点以起到对时间序列数据约简和压缩的作用,进一步定义时间序列的动态时间弯曲距离度量其相异性。以此为基础提出一种新的时间序列层次聚类算法。仿真实验结果表明,与时间序列趋势特征提取等算法相比,该算法在数据的压缩效果和聚类准确率方面均有明显提高。

基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法

离群数据挖掘是数据挖掘领域中的重要分支之一.将聚类迭代的思想应用到离群数据挖掘中,给出一种基于大熵值变化区域和余弦相似度的离群迭代算法OIALEVCS.该算法首先针对离群挖掘特点,使用大熵值变化区域来选择初始候选离群对象;其次在每次迭代过程中,利用对海量高维数据有效的余弦相似度作为离群度量因子,搜索每个邻域内最离群的对象作为新的候选离群对象,直至迭代收敛;最后采用晚型星、高红移类星体、类星体三个天体光谱数据集,实验验证了算法有效性和可行性.由于该算法充分利用了大熵值变化区域来选择初始候选离群对象,因而进一步加速了迭代收敛的速度,提高了离群挖掘精确度.

一种基于区域熵值的车牌定位方法

因搜索空间太大 ,现有的车牌号码识别系统所采用的图象分割方法一般说来效率较低。为此 ,本文提出了一种基于区域熵值的车牌定位方法 ,可快速判定车牌的粗略位置与颜色 ,即得到一个属于车牌区域的参考点和车牌的背景色 ,从而使得随后的图象分割仅在该参考点的周边区域进行 ,大大缩小了搜索空间 。

基于最大稳定极值区域的织物图案检索

针对织物扫描图像的特点,提出了一种通过图像最大稳定极值区域的加速稳健特征(SURF)检索织物图案的方法。首先用结构提取算法去除织物扫描图像的纹理,保留图案信息;其次通过最大稳定极值区域法检测织物图像,提取图案各区域的SURF特征,建立织物图像特征库;再将织物检索图像与特征库内的图像进行相似性度量,得到相似图案的织物图像。实验结果表明,提出的算法能够较准确地检索织物图案。

通辽地区地下水位的协同点、区域估值与预测

在地下水资源评价和管理中 ,对含水层系统的有限元模拟及其信息预报 ,建立有限元 (或有限差 )模拟模型之前应首先采用时空随机函数理论分析水文水利参数的时空变异性 ,并作出空间不同点上的点估值或块段估值和预测。

基于稳定极值区域的宽基线双目立体匹配算法

基于区域的立体匹配是宽基线立体匹配的主要方法,其难点在于不变区域的提取。该文提出了稳定极值区域的概念,建立了提取该区域的算法。该算法应用了灰度指数变换,由I空间变换到eI空间,以突显灰度值的变化,易于鉴定区域的边界。在此基础上计算了区域的仿射不变矩及衡量对应区域的欧氏距离。实验表明,该方法所提取的极值点定位准确,区域稳定性好,对应区域精度提高到70.9%。

最大稳定极值区域与角点检测结合的医疗图像文本区域检测算法

医疗图像的文本区域检测在网络协同诊疗和医疗云的迅速发展中起着至关重要的作用。鉴于医疗图像相对复杂、文本字体太小而难以提取这一特殊问题,有针对性地提出了一种基于最大稳定极值区域算法与改进的角点检测算法相结合的医疗图像文本区域检测算法。该算法首先使用成分特征分析对最大稳定极值区域进行滤除,其次使用改进的最小核值相似区(smallest univalue segment assimilating nucleus,SUSAN)角点检测算子对剩余最大稳定极值区域进行检测并滤除,最后将检测出的所有文本区域使用膨胀处理进行合并即可得到医疗图像的文本区域。实验结果表明,使用该算法提取出的医疗图像文本区域的准确率、召回率和综合性能分别为0. 9、0. 92和0. 91,达到了理想的检测效果。

多摄像机间基于最稳定极值区域的人体跟踪方法

为实现多摄像机视频监控系统中的人体跟踪,提出了一种以最稳定极值区域作为匹配特征的人体跟踪方法.该方法使用图像的灰度信息,在一定程度上减小了摄像机增益及光谱特性对人体跟踪造成的影响.通过把人体跟踪转化为椭圆形区域的匹配,算法将最稳定极值区域拟合成椭圆形区域,在此基础上,选出符合约束条件的候选椭圆形区域,并将其归一化为单位圆形区域,通过在圆形区域内计算旋转不变量、进行直方图密度估计和计算加权平均距离实现椭圆形区域的正确匹配,从而实现多摄像机间的人体跟踪.实验结果表明:该算法可有效实现多摄像机间的人体跟踪.

卫生资源配置的区域分类标志值测算方法

该文基于反映经济、文化、人口和健康水平现状及其发展的指标，采用主成分回归的方法建立区域分类标志值的测算公式；据此计算广东省各区域（地级市）的标志值，并按所确定的标准分别将各区域划入相应的类别，为按区域分类制定卫生资源配置标准提供依据。

边界跟踪与序贯算法在二值连通区域标记中的应用

1 引言在工业检测中图像处理应用大多都是图像识别,其输入图像为灰阶图像,然后进行边缘检测、图像分割、目标识别等一系列有效的图像处理.在最终的处理结果中一般都归结为对二值图像的处理,二值图像是只具有两个灰阶的图像,它是数字图像的一种简单形式.为了简单起见,图像处理的各种方法无非是采用各种算法将目标特征以二值图像的形式表现出来,再对二值图像这种简单的图像形式进行分析、判断得出结论[1,2].

基于区域极值的图像数字水印算法

为了提高图像在空间域嵌入水印后的透明性和稳健性,提出一种基于图像区域极值的数字水印嵌入和提取方法:首先将图像分为几大块,再将每块分成许多小区域,然后将水印同时嵌入各块每个区域的极值中;在提取水印时按嵌入的逆过程进行。实验结果表明,该算法水印的隐藏效果好、抗裁剪进攻及抗噪声干扰能力较强,并具有较高的运行效率。

基于最大稳定极值区域与主要旋转不变局部二值模式的复杂场景车牌检测方法

为了解决在复杂场景中进行车牌定位的问题,提出了一种基于MSER与DRLBP特征的车牌定位方法。首先对输入图像进行预处理,然后在多个通道上进行MSER候选区域提取;接着利用所设计的基于车牌字符合并的车牌定位方法进行车牌字符合并;最后利用DRLBP纹理特征对合并后的区域进行验证从而得到最终的车牌区域。实验结果表明该方法具有较好的定位能力。由于方法是通过寻找车牌字符进而定位车牌位置,因此其受车牌颜色、车牌格式的影响较小,在复杂环境中对国内外不同车牌均有较好定位效果。

一种二值图像连通区域标记的简单快速算法

针对传统二值图像连通区域标记需要对图像进行两次扫描的缺点,提出了一钟新的二值图像连通区域标记算法。算法借助创建一与图像等大的标记矩阵,通过深度优先搜索算法对图像进行一次扫描后,将标记编号记录在标记矩阵中。此算法不受连通区域的形状和面积影响,表现出了良好的鲁棒性。最后通过OpenCV对该算法进行了实现并与传统标记算法进行了时间性能比较。

一种基于区域灰度值的路径探测细胞分割方法

目前国内外很多研究人员提出各种各样的细胞分割方法，但是由于医学图像的复杂性．不同图像之间差异巨大，没有一种方法是通用的，只能具体情况具体分析。针对医学彗星图像中，两个彗星细胞粘连的情况，提出一种基于区域灰度值的路径探测方法．对粘连细胞进行分割。实验结果表明，该方法可以取得较理想的分割效果。

基于异值区域消除的遮挡人脸识别

针对存在部分遮挡的人脸的识别问题,提出了一种改进的基于异值区域消除的人脸识别方法。首先,由训练人脸图像得到平均脸图像,并将测试图像与平均脸图像作差值运算得到误差人脸图像;然后,对误差人脸图像进行分割得到测试人脸图像存在的遮挡区域,并将测试图像和训练图像的相应区域予以去除以形成新的测试图像和训练图像;最后,采用线性回归分类或稀疏编码分类方法实现人脸识别。与同类方法比较,本方法计算相对简单,展现了较好的识别性能提升。基于Yale B和AR标准人脸数据库的仿真测试结果验证了本方法的有效性。