权重融合深度图像与骨骼关键帧的行为识别

针对2D信息量不足导致人体行为识别率不高的问题,提出融合多种深度信息的行为识别方法.首先利用深度图像捕捉行为线索,提取梯度及相关方向特征;然后利用互信息提取骨骼图的关键帧,提出基于关键帧的静态姿态模型、当前运动模型和动态偏移模型表征人体行为底层特征;最后通过权重投票机制为不同种类特征分配权重,实现多类特征下的多权重融合.在MSR_Action3D深度数据集上的实验结果表明,该方法的识别率比其他方法提高1.5%.

谐振接地系统暂态波形差异性识别法接地选线

利用谐振接地系统发生单相接地故障时,故障线路与非故障线路间的暂态零序电流波形差异性大于非故障线路间的暂态零序电流波形差异性的特点,提出一种基于暂态波形差异性识别的接地选线新方法。对各线路故障暂态零序电流波形进行小波包分解、重构及信号增强处理,根据各频带频率大小确定该频带的时间窗的划分数量,求取各组时间窗波形的分布特征矩阵及其相互间的相对熵,用于衡量同组时间窗波形间的差异程度,采用等权重投票法统计各频带各组时间窗的初步选线结果并确定故障线路。大量仿真结果表明该选线方法选线准确、可靠。