改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割算法

针对电力设备在线监测系统中红外图像分割效果差,速度慢等问题,提出一种改进的Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,通过引入边缘能量项,一方面增强模型的局部控制能力,另一方面有效抑制了轮廓偏移。其次,利用径向基函数取代了传统的长度正则项,简化了计算。然后,通过引入内部能量项省去初始化过程,节省了算法的运行时间。经实验验证,Dice重合率(Dice similarity coefficient,DSC)平均值为0.9808,错误分割率(ratio of segmentation error,RSE)平均值为0.025,算法运行时间比其他模型总体平均值低66.8%。改进后的Chan-Vese模型分割算法的Dice重合率和错误分割率等均优于GAC-CV、CV-RSF、区域型水平集和Multiphase-CV模型分割算法。

利用倒数灰度熵和改进Chan-Vese模型进行SAR河流图像分割

为了进一步提高合成孔径雷达(SAR)图像中河流分割的精度和速度,提出了一种基于人工蜂群优化的倒数灰度熵多阈值选取与改进Chan-Vese(CV)模型相结合的分割方法。考虑SAR图像中河流目标和背景类内灰度的均匀性,提出了基于蜂群优化的倒数灰度熵多阈值选取方法,以此对河流图像进行粗分割;针对基本CV模型收敛速度低、对初始条件敏感的问题,利用图像边缘强度取代Dirac函数,将粗分割结果作为改进CV模型的初始条件,对河流图像进行细分割。大量试验结果表明,所提出的分割方法无须设置初始条件,运行速度快,分割精度高。

小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割

针对红外图像特点,提出了一种小波多尺度改进Chan-Vese模型的红外图像分割算法。首先,利用小波多尺度分析的良好信噪分离性能提取红外图像的有效边缘信息,将边缘信息添加到Chan-Vese模型的能量函数中从而提高模型的局部控制能力。同时增加内部变形能量项,约束水平集函数逼近符号距离函数,避免了水平集函数的重新初始化过程,改进了Chan-Vese模型。然后,从小波变换的顶层低频子带图像开始逐层采用改进的Chan-Vese模型分割图像,并将分割结果通过插值方式传递至下一层作为分割的初始轮廓,最终实现红外图像的分割,具有抗噪性能强和运算速度快的特点。

基于改进Chan-Vese模型的电力设备红外图像分割

电力设备红外图像分割是电力设备模式识别和红外故障诊断的基础。Chan-Vese模型能够有效分割含强噪声和边缘模糊的图像,但其分割速度缓慢,并且在分割电力设备红外图像时不能有效消除无关背景。提出一种改进的Chan-Vese模型,采用多个初始轮廓,并采用二值函数代替距离函数初始化水平集函数;同时对Chan-Vese模型的梯度下降流提出改进,简化其图像数据项,并用一个高斯核函数取代长度正则项。改进的模型不仅方便计算,而且可以在迭代过程中采用更大时间步长,加快曲线演化速度。在对电力设备红外图像的分割实验中,证明了相比Chan-Vese模型,新模型分割速度明显提高,并且具备较好的消除无关背景的性能。

一种基于改进Chan-Vese模型的图像分割方法

为了解决红外目标在运动过程中因遮挡带来的误分割和误跟踪问题,在参考Chunming Li提出的无需重新初始化水平集方法的基础上,提出了基于改进Chan-Vese模型的图像分割方法,给出了模型的能量函数及数值实现,通过对实际采集红外序列图像数据的对比实验验证了所提图像分割模型在解决目标受到遮挡问题中的有效性。

基于改进Chan-Vese模型的图像分割

目前基于水平集的图像分割方法很难给出基于全局极值的算法终止条件,而大多采用事先设定迭代次数的方法.本文提出了一种改进的Chan-Vese模型,通过添加水平集函数约束项,使得新模型抑制了水平集函数的取值范围,最终收敛至全局极值,并以此作为算法终止条件,无需事先设定迭代次数.实验结果表明,新模型在其终止条件下,分割结果正确,与传统Chan-Vese模型相比,新模型的收敛速度快3～6倍,且通用性更强.

基于改进Chan-Vese模型的液晶显示屏Mura缺陷分割

液晶显示屏Mura缺陷是一类较难检测的显示缺陷,它具有对比度低、背景亮度不均匀、边缘模糊等特点。针对传统Chan-Vese模型(C-V模型)对其分割时存在误分割及速度慢的问题,本文提出一种改进的C-V模型。首先,依据曲线演化理论,简化了传统C-V模型的图像数据力驱动项,这样减少了迭代过程中的计算量,提高了分割的速度。其次,为了平衡图像的亮度不均匀,在模型中引入一个新的能量项,该能量项与轮廓曲线内、外部之间的亮度差有关,提高了分割的准确性。最后,在算法的实现过程中引入迭代停止的判别式,通过设定分割的精度可以实现迭代的自动停止,并有利于正确地分割出目标。实验结果表明,本文提出的改进C-V模型能够准确分割背景不均匀的Mura缺陷,并且具有较快的速度。

ACM选择系统结合改进Chan-Vese模型的自适应图像分割方法

针对传统脑肿瘤人工分割方法稳定性与精确度不够高的问题,提出了一种ACM选择系统结合改进Chan-Vese模型的自适应图像分割方法。提出的框架适用于3种不同的局部区域主动轮廓模型(LRACM):LGDF、改进C-V以及LBF,根据要处理特定图像集,提出的方法可以自适应地选择其中最佳的一种模型来表示图像。首先,在学习阶段,其中一部分数据用于在最佳LRACM的选择任务中训练系统,并为此计算了平均值、调和平均值等10个图像特征;然后,在评估阶段,其余数据被测试以评估所提出的系统正确选择期望的主动轮廓模型的能力;最后,使用支持向量机分类器对3种模型所分割后的图像进行分类,将性能最好的模型作为所选模型,进一步进行准确分割。使用脑图像数据库Brain Perfusion Database的MRI数据和艾伦脑图像数据集进行实验。实验结果显示:相比仅单独使用其中1种模型的LRACM方法,提出的自适应选择方法实现了最佳分割效果。

基于改进CSM模型的硬岩掘进机刀盘危险点应力分析方法

TBM刀盘受载后的危险点应力获取缺少直接的测量方法,工况复杂的情况下也难以测量,这就制约了刀盘载荷分析在刀盘寿命分析及其再制造方向上的应用问题,为此本文提出了一种基于改进CSM模型的TBM刀盘危险点应力分析方法.在CSM模型基本压力假设的基础上,提出了滚刀刀刃侧面基本压力的概念,推导计算了滚刀刀刃侧面受到的压力和摩擦力,并将二者逐个引入CSM模型中的三向力的计算,建立了改进的CSM模型;通过与公开的滚刀载荷实验数据对比,计算得到的三向力误差均在5%以内,弥补了CSM模型不能预测侧向力的不足.基于改进的CSM模型,通过分析滚刀载荷三向力的差值关系,建立了滚刀载荷差值与滚刀刀间距离的指数关系,得到了计算刀盘滚刀载荷的理论模型,使用ABAQUS的实体耦合功能,加载上各滚刀的载荷,分析整个刀盘的载荷分布,进一步获得刀盘危险点的位置.由此建立了一套刀盘滚刀群载荷获取及危险点应力分布计算的方法.通过与辽宁大伙房水库引水隧道工程中公开的实验数据及危险点统计数据对比,验证了基于改进CSM模型的TBM刀盘危险点应力计算方式的有效性.该研究对经典的CSM模型进行了改进,所提出的刀盘危险点的应力分析方法可为刀盘再制造寿命预测提供可靠的载荷分析依据,并指导刀盘服役阶段的操控参数设置.

基于改进N-K模型的地铁盾构掘进安全风险耦合研究

为预防和控制地铁盾构掘进施工过程中的关键安全风险,并精准判断哪些风险耦合情境是导致事故发生的显著情境,提出改进N-K模型研究地铁盾构掘进安全风险耦合;综合运用文献研究、事故案例、专家访谈等方法,辨识地铁盾构掘进的关键安全风险因素;基于N-K模型提出新的地铁盾构掘进安全风险耦合评估模型,并选用安全事故案例验证该模型的适用性。结果表明:辨识得到地铁盾构掘进关键安全风险因素清单,包括4类一级风险因素,21个二级风险因素;地铁盾构掘进施工安全风险随着耦合因素种类的增加而变大,4因素风险耦合值最高,3因素风险耦合值次之,双因素风险耦合值最低,作业人员安全意识薄弱和机械故障参与作用的耦合情境更容易发生安全事故。

基于统计损伤修正的冻结砂—黏混合土改进Duncan-Chang模型

为描述冻结砂—黏混合土的偏应力—应变关系,进行不同含砂量冻结砂—黏混合土的冻土三轴压缩试验。基于改进的Duncan-Chang模型(D-C模型),引入统计损伤理论,拟合三轴压缩试验结果,分别建立以Mises强度准则和应变发展为微元强度变量的统计损伤修正模型,对比计算结果与试验数据。结果表明:冻结砂—黏混合土偏应力峰值随含砂量的增加而增加,偏应力—应变曲线由应变硬化型逐渐过渡到应变软化型的临界含砂量为50%。当含砂量介于20%~60%时,基于统计损伤理论的修正改进D-C模型能有效拟合应变硬化型曲线和具有轻微应变软化现象的偏应力—应变曲线。当含砂量为90%时,基于应变发展的统计损伤修正模型的偏应力峰值与试验结果相差3%,具有较强适用性。该结果为不同微元强度变量的统计损伤修正模型提供参考。

基于Sentinel-1/2改进极化指数和纹理特征的土壤含盐量反演模型

目前Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的研究大多是基于Sentinel-2光谱信息和Sentinel-1后向散射系数,没有考虑Sentinel-2光谱信息容易受土壤亮度等信息影响,Sentinel-1后向散射系数容易受土壤粗糙度和水分影响。为进一步提高Sentinel-1/2协同反演植被土壤含盐量的精度,用水云模型对雷达卫星后向散射系数进行校正,消除植被影响;然后协同Sentinel-2纹理特征,基于VIP、OOB、PCA 3种变量筛选和RF、ELM、Cubist 3种机器学习回归模型构建植被土壤含盐量反演模型。研究结果表明:经过水云模型去除植被影响后的雷达后向散射系数及其极化组合指数与土壤含盐量的相关性有一定程度的提高。不同变量选择方法与不同机器学习方法耦合模型在反演土壤含盐量中,OOB变量筛选方法与RF、ELM和Cubist 3种机器学习方法的耦合模型精度最佳,建模集和验证集的R2都在0.750以上,且验证集的RMSE和MAE均最小;其中OOB-Cubist耦合模型精度最高,且R_(v)^(2)/R_(c)^(2)为0.955,具有良好的鲁棒性。研究可为机器学习协同物理模型、光学卫星协同雷达卫星在土壤含盐量反演中的进一步应用提供思路。

基于改进潜能模型的城市公园绿地可达性评价与优化布局研究——以重庆市江津区为例

城市公园绿地空间布局因城市的自然条件和社会经济条件不同而具有差异性.当前国内外研究多聚焦发达地区和大城市,而小城市和典型城市的公园绿地可达性研究鲜见,且在案例代表性和数据精度方面还有一定的局限性.选择西南山地类型的重庆市江津区中心城区为案例,以居民小区出入口与公园绿地出入口为研究主体,构建改进潜能模型和网络分析方法,揭示其空间特征和存在问题,参考位置分配模型与调研结果,得出优化布局方案并检验.结果表明,江津区中心城区城市公园绿地布局与服务水平空间差异明显.提出拟新建7个游园与5个社区公园,并将部分公园绿地进行合并扩建或新增出入口.

基于改进麻雀搜索算法的水质模型多参数反演

水质模型参数取值对模型的模拟精度影响很大,为提高BOD-DO水质模型参数反演精度,首先在DobbinsCamp BOD-DO水质模型的基础上,以BOD和DO浓度计算值与实测值之差的加权平方和最小为目标函数,构建了Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型;然后针对麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)求解精度低、稳定性不足和易陷入局部最优等问题,引入Sine混沌映射和对立学习、转移概率以及差分变异3个策略,分别从提高初始种群多样性、扩大搜索空间以及增强种群跳出局部最优的能力三方面对SSA算法进行改进,提出了一种多策略改进的麻雀搜索算法(Multi-strategy Improved Sparrow Search Algorithm,MISSA),并将其应用于Dobbins-Camp BOD-DO水质多参数反演模型的求解;最后通过数值实验将得到的反演结果与SSA算法、模拟退火算法、粒子群算法、遗传算法四种优化算法进行对比,并探讨了参数初值选取和观测噪声水平对反演结果的影响。结果表明:MISSA算法的计算性能明显优于对照组中的4种算法,且能显著降低初值选取对BOD-DO水质模型参数反演结果的影响,当观测数据的噪声水平不超过5%时,MISSA算法可有效提高反演结果的稳定性。该结果验证了MISSA算法在反演Dobbins-Camp BOD-DO水质模型参数的有效性,为水质模型参数求解提供有益参考。

改进的容量约束设施区划模型的算法及应用

针对经典的容量约束设施区位模型(CFLP)缺少考虑公平、效率与服务质量三方面的因素,以及平衡三者关系的问题,文章提出了引入覆盖半径ϕ、最低覆盖率μ、设施建设成本CAP对模型进行改进,算法的求解实质是求解线性规划问题的最优解。根据以上方法进行案例区的计算验证,实验结果表明,与传统模型算法相比,改进的CFLP模型通过灵活选择设施的服务半径和覆盖率参数求解计算,能较好地兼顾服务成本、服务质量和空间公平性三者之间的关系,并可于5s内得出最优解,相比传统算法150s的平均计算时间,有显著的提升,对城市公共服务设施的布局优化具有较高的实用价值。

基于改进Yolov5模型的纱筒余纱量检测方法

为实现针织圆纬机纱架上纱筒余纱量的实时检测,提出一种深度学习与传统图像处理相结合的检测方法。通过优化Yolov5的主干网络并加入Shuffle-Attention注意力机制,利用改进后模型在图像中检测并框出纱筒位置;然后利用透视变换、均值偏移、canny轮廓检测、闭操作等处理获取纱筒内外圆轮廓,设计基于梯度下降的圆拟合算法,拟合纱筒内外圆的轮廓,得到纱筒的内外圆半径;最后结合小孔成像的原理完成纱筒余纱量的测量。结果表明:改进后的Yolov5模型在纱筒检测精度上达到99.5%,检测速度可达20帧/s,同时模型参数减少至3.255×106可检测的最小纱筒余纱量为3 mm,当纱筒余纱量小于3 mm后,将其视为空筒,进行延时更换。本文算法拟合圆所花费时间是传统霍夫圆检测算法的1/4左右,因此可满足针织车间的实际应用需求。

基于有限时间干扰观测器的改进模型水下机器人自适应鲁棒容错控制

针对无人水下机器人(unmanned underwater vehicle,UUV)工作中存在的执行器故障,在系统不确定性与外界干扰下,提出一种基于有限时间扰动观测器(finite time disturbance observer,FTDO),并结合改进模型的自适应鲁棒容错控制方法。一方面,FTDO能在有限时间内对外界环境干扰进行估计;另一方面利用滑模控制加上径向基神经网络(radial basis function neyral network,RBF)的万能逼近特性,建立带有执行器故障的输入补偿;其中改进模型的引入解决了系统不确定性导致的输入饱和,提高了稳定性与鲁棒性;其次采用一种新型的双幂趋近律使滑模量在更短时间收敛到稳态误差界内;仿真与水池实验结果表明了所提方法相对于滑模控制有着更好的容错效果。

压缩空气储能地下储气库热力学改进模型研究

【目的】明晰地下储气库的热力学过程是压缩空气储能(compressed air energy storage,CAES)电站安全设计与运行调度的重要基础。【方法】现有地下储气库热力学模型在计算热量交换时,存在高压储气阶段热损失偏大和低压储气库阶段补热过多的不足。本文在全面分析地下储气库热力学模型理论基础合理性的前提下,先分析储气库热量计算偏差的形成根源;再提出改进模型。【结果】研究结果表明:现有的热力学计算解析模型忽略了CAES地下储气库在运行过程中温度分布的不均匀性,这种温度分布的不均匀导致储气室洞壁与压缩空气之间的对流换热模型失真,导致温度计算结果偏差大。考虑混合对流换热的改进模型二可以较好地解决储气阶段温度计算结果与真实结果之间偏差过大的问题。算例分析证明了改进模型二的合理性。【结论】本文的改进模型二可为CAES地下储气库容积优化设计与效率分析提供计算依据。

基于改进潜能模型的南康家具物流园区空间可达性分析

潜能模型作为测度空间可达性的重要模型,广泛应用于医疗教育、公园绿地等公共设施可达性分析中。以家具物流园为切入点,在物流园区占地面积影响因素的基础上加入物流企业数量因子,构建改进潜能模型测度其空间可达性。同时结合地理信息系统(GIS)插值方法进行可达性等级划分,并在出行时间测算中引入货车限行影响因子。以南康区为例进行家具物流园空间可达性验证分析。结果表明:南康家具物流园区潜能分布较为平衡,中部物流商贸城和红土地物流园作为成熟的物流园其潜能值最大,物流园区空间可达性分布差异不明显,大致呈现出中东部高、周边低的分布格局。

基于Energetic和改进Jiles-Atherton-Sablik模型的电工钢片动态磁致伸缩特性模拟

准确模拟电工钢片的动态磁致伸缩特性是电工装备铁心振动和噪声分析的关键步骤。该文提出一种基于Energetic磁滞模型和改进Jiles-Atherton-Sablik(J-A-S)模型的电工钢片动态磁致伸缩特性模拟方法。首先,基于静态Energetic磁滞模型和损耗分离理论,考虑由励磁频率引起的动态损耗密度分量,并采用场分离技术建立动态Energetic磁滞模型。其次,将动态Energetic磁滞模型求解的动态磁场强度作为改进J-A-S模型的已知量,从而根据铁磁材料的非线性本构关系,建立以磁感应强度为输入量的动态磁致伸缩逆模型。在此基础上,设计电工钢片动态磁致伸缩曲线的模拟流程。最后,将所提方法的模拟结果与实测结果和现有方法模拟结果进行对比,可知所提方法的模拟结果与实测结果吻合更好,从而验证所提模拟方法的准确性。