基于感知监督和多层次特征融合的去雾算法

现有图像去雾方法在网络训练时没有考虑去雾后的图像是否满足人类视觉感知;其次以编解码结构为主要结构的去雾网络,不可避免丢失细节信息,去雾后的图像存在纹理模糊、颜色失真等问题。针对上述问题,提出了一个基于感知监督和多层次特征融合的图像去雾网络。在网络结构中设计了不同层次的特征融合模块。在编码阶段设计分辨率层次特征复用与融合模块,更好地提取不同尺度下表达能力更强的特征,为重建高质量图像提供更多细节信息;特征转换阶段设计空间上下文层次特征提取与融合模块,提取与融合不同感受野的空间上下文的特征,以提供更加精准的图像结构信息;解码阶段设计自适应特征融合模块,自适应地融合下采样阶段生成的不同分辨率层次的特征及特征转换阶段输出的不同空间上下文层次的特征;其次在训练阶段的损失函数中引入感知损失和多尺度结构相似度损失,引导网络学习更多的视觉感知属性。与当前主流方法相比较,该方法在定量和定性指标得到明显提升的同时提高了对去雾图像的视觉效果。实验结果表明在RESIDE合成数据集以及真实有雾图像上取得显著的去雾效果。

便携式移动摄像头在油田监督中的应用

为保证油田HSE监督质量,对便携式移动摄像头技术进行了分析,提出将便携式移动摄像头应用在油田HSE监督领域。总结了符合油田现场监督的工作流程以及监督管理方式,得到便携式移动摄像头应用于油田HSE监督的技术要求,形成一套科学的工作模式,满足油田现场监督工作的需要。

典型煤岩反射光谱无监督感知方法研究

针对现有煤岩反射光谱有监督识别方法存在煤岩位置变化时识别效果差的问题,为研究基于反射光谱的煤岩自主适应性识别,提出了基于聚类距离改进型模糊C均值聚类(FCM)算法的典型煤岩反射光谱无监督感知方法。以兴隆庄煤矿气煤、泥岩、粉砂岩、泥质灰岩4种典型煤岩样品为研究对象,测定了每种试样多个背向反射角下的近红外波段的反射光谱曲线,分析了4种煤岩反射光谱最具差异性的特征波段,选取2150~2400 nm作为4种煤岩反射光谱差异性特征波段,在特征波段内,对气煤-泥岩、气煤-粉砂岩、气煤-泥质灰岩光谱组合进行煤岩反射光谱无监督识别研究。研究结果表明:4种试样表面的背向光谱反射率均呈现出随背向反射角增大而先增大后减小的整体趋势,背向反射角增大时,泥岩、粉砂岩和泥质灰岩的各吸收谷深度变化较小,只有微弱的减小,气煤的各吸收谷深度减小相对明显;采用改进型FCM(RFCM,CFCM)方法将光谱数据快速聚类,由最终聚类隶属度概率矩阵判定光谱数据类别,进而判定不同位置煤岩类别;相较于FCM,改进型FCM对各煤岩组合的识别率均大于90%,其中CFCM对各煤岩组合聚类识别迭代次数最少,总耗时均小于0.1 s,为优先选择方法,为反射光谱技术应用于煤岩界面不同位置煤岩的高效适应性判定提供了参考。

用于电力故障波形重现的逆变器建模及其自适应控制

从频域角度对用于故障波形重现的逆变器进行建模和分析。通过引入导通时间偏移量和时间–电压转换系数的概念提出一种改进模型,实现了占空比到输出电压的线性变换;克服了近似模型由于线性化造成的频带受限。引用能消除固有跟踪误差的准PID控制器对改进模型进行控制,为消除参数漂移等对其性能的影响,提出了基于"有感知器监督的Hebb学习规则"的单神经元自适应准PID控制器,很好地改善了控制性能,满足了故障波形重现的精度要求;且该算法运算量小,适合于实时实现和现有软件的更新升级。