电-气互联系统预测-校正型仿射能流算法

综合能源系统能流耦合渐趋紧密,与此同时可再生能源和负荷需求的强不确定性对系统能流分析提出了挑战。因此,提出一种电-气互联系统(IEGS)仿射型区间能流算法,在仿射能流计算结果中保留噪声元特征,通过噪声元系数分析各独立不确定因素对系统状态变量的影响程度。建立电、气子系统仿射模型及能流方程。提出基于域收缩思想的IEGS预测-校正型仿射能流算法,根据灵敏度对状态量的解域进行保守的预测,并构建优化模型对解域进行压缩校正。同时,采用多能流分布式迭代方法进行求解,其无须考虑复杂耦合网络中的多能流计算顺序。最后通过仿真验证了所提方法在保守性、计算效率方面的优势,并量化分析了不确定因素对系统状态量的影响。

改进肤色模型和光流算法的人脸检测方法

人脸检测具有很高的实际应用价值,例如在身份识别、视频监控等领域的应用也越来越广泛,其检测的方法多种多样。为解决视频序列中的人脸检测问题,总结了肤色模型和光流算法的优缺点,融合二者优势,提出了改进的基于肤色模型和光流算法的人脸检测算法。该方法在一定程度上解决了人脸旋转、部分遮挡、表情变化和光照对人脸检测和跟踪的影响,具有较强的鲁棒性。

电–热综合能源系统仿射型区间多能流算法

针对综合能源系统区间能流算法仅能分析多个不确定性因素共同作用的结果,而无法量化分析各不确定性因素的传递过程及其对系统状态量影响的不足。该文采用仿射算术建立系统不确定性模型,提出电热综合能源系统仿射型区间能流算法。首先,基于泰勒公式简化热网温度方程,建立仿射形式的热网温度传递模型,进一步地,计及耦合元件的不确定性,建立电热综合能源系统仿射模型。在此基础上,考虑管道流量约束进行多源互补,提出热网仿射能流前推回代算法;同时,以耦合元件的仿射功率作为电热网络间的边界条件,提出电热互联系统仿射能流的并行迭代方法。最后,基于IEEE33节点配电网与23节点配热网构成的电热互联系统,分析不同节点负荷变化对系统状态量的影响程度以及电–热系统之间的交互影响过程,验证该文所提方法的可行性和优势。

结合光流算法与注意力机制的U-Net网络跨模态视听语音分离

目前多数的视听分离模型,大多是基于视频特征和音频特征简单拼接,没有充分考虑各个模态的相互关系,导致视觉信息未被充分利用,该文针对此问题提出了新的模型。该文充分考虑视觉特征、音频特征之间的相互联系,采用多头注意力机制,结合稠密光流(Farneback)算法和U-Net网络,提出跨模态融合的光流-视听语音分离(Flow-AVSS)模型。该模型通过Farneback算法和轻量级网络ShuffleNet v2分别提取运动特征和唇部特征,然后将运动特征与唇部特征进行仿射变换,经过时间卷积模块(TCN)得到视觉特征。为充分利用到视觉信息,在进行特征融合时采用多头注意力机制,将视觉特征与音频特征进行跨模态融合,得到融合视听特征,最后融合视听特征经过U-Net分离网络得到分离语音。利用客观语音质量评估(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)及源失真比(SDR)评价指标,在AVspeech数据集进行实验测试。研究表明,该文所提方法与纯语音分离网络和仅采用特征拼接的视听分离网络相比,性能上分别提高了2.23 dB和1.68 dB。由此表明,采用跨模态注意力进行特征融合,能更加充分利用各个模态相关性,增加的唇部运动特征,能有效提高视频特征的鲁棒性,提高分离效果。

融合中值滤波与光流算法的云团跟踪算法

【目的】针对现有的云团跟踪算法存在跟踪速率低、云团滤波边缘信息丢失、云团跟踪定位不准等问题,结合优化的中值滤波算法,提出一种融合中值滤波与光流算法的云团跟踪算法。【方法】首先对太阳的位置进行定位,采用红蓝阈值比分割图像,用优化的中值滤波算法滤除噪点后,检测云块及其质心坐标;然后对云图序列进行光流处理,实现对云块的精确检测与实时跟踪;最后在不同云量情况下进行云团跟踪试验,并且与传统光流算法、块匹配算法、ViBe(visual background extractor,视图背景提取)算法进行比较。【结果】本文算法在云团边缘检测和云团实时跟踪上表现优越,目标跟踪效率比其他3种算法的平均值提高了约6.32百分点。【结论】本研究结果有效解决了云团滤波导致边缘信息缺失的问题,对预测短期太阳辐照度的准确性有重要意义。

用最小费用流算法求解指派问题

某些特殊类型的线性规划问题与网络流问题有着密切的联系，且在许多情况下用适当的网络流算法求解这类问题往往比常规的数学规划方法更有效。本文将介绍如何用最小费用流算法求解一类典型的0—1整数线性规划问题──指派问题，并将给出一个拓广的应用实例。

基于不规则网络下网络流算法的相位解缠方法

相位解缠作为SAR干涉测量数据处理中的一个关键步骤 ,受到越来越广泛的关注 ,出现了各种各样的算法。但现有的相位解缠算法仍无法解决高噪声问题 ,由此导致噪声区域的误差传递到其它区域 ,产生全程误差 ,从而影响相位解缠精度。针对这种情况 ,我们根据网络优化原理 ,提出了一种基于不规则网络下网络流算法的解缠方法 ,以干涉相干作为评价相位质量的标准 ,从含有大量噪声的干涉纹图中剔除低质量的相位 ,只对高质量相位进行处理 ,最终获取有用信息。该方法可以避免低质量区域的误差对高质量区域解缠的影响 ,保证高质量区域的相位解缠 。

一种鲁棒性的光流算法研究

提出了一种用于计算帧间运动速度及速度变化都较大时的鲁棒性光流算法 .通过对时间梯度误差的分析 ,得到了新的梯度约束方程 ;另一方面将各向异性扩散方程引入方向平滑约束 ,以改善包括运动不连续处的流速计算精度 .以此建立的多栅格微分光流算法不但可以有效地缓解误差传播效应 ,而且对大的运动速度和速度变化有很好的适应性 .实验结果表明 ,本文提供的算法不但能产生密度 10 0 %的光流场 ,而且对较大的运动速度及速度变化具有很好的计算精度和鲁棒性 .

多车场满载货运车辆优化调度的网络流算法

探讨在一般条件下的多车场满载的 VSP问题 .建立了它的网络流模型 ,并给出了一种基于该网络流最优解的启发式算法 .该算法的一个明显特征是 ,对每一条行车路线的确定总是基于一修改后的网络流模型的最优解 ,大大提高了算法结果的优化质量 .同时 ,与其它同类算法相比 。

基于改进光流算法的机器人目标跟踪系统

基于计算机视觉的机器人运动目标检测与跟踪,就是建立起一种机器人视觉与电机驱动相关联的系统。光流算法在此类系统中有着广泛应用,但是求取所需稠密光流场的运算量过大是其明显的缺点。为减少计算时间,提高跟踪系统响应速度,引入均值平滑算法对传统H-S(Horn和Schunck)光流算法进行改进,并在此改进算法基础上建立起目标跟踪系统。通过此系统,机器人可以根据采集到的图像的光流场变化来检测运动目标,再通过对光流场的奇异值分解,对跟踪系统模型所需参数进行估算,并驱动机器人做出相应动作,保持对目标的跟踪,从而使机器人对周围环境变化做出及时、准确的动作。经过实验证明改进后的光流算法有效的减少了计算时间,增强跟踪系统的实时性能。

路网上列车编组计划的有利去向模型及其网络流算法

本文基于给定路网环境参数、车流量以及车流径路，并考虑接续车流的影响，参考服务系统选址λ－增量法算法的思维方式，对路网上列车编组计划问题进行分析，建立一变量数规模为（ｎ３－ｎ）的寻找有利编组去向的数学模型。根据模型自身的特点，设计出相应的网络流算法，同时剖析了该算法的若干特性，并举例演示计算。

基于图论网络流算法的新能源跨区域交易路径输电定价策略

针对新能源跨区域消纳中存在的关键节点辨识、最大输送额度评估、输电成本归集与分摊问题,提出了一种基于图论网络流算法的跨区域交易路径输电定价策略。首先,通过构建特高压网络的拓扑结构简化图模型,对简化图的网络连通度、系统关键节点的易损性进行分析。其次,在简化图中设定与交易路径中售电、购电方对应的源、汇点,采用Edmond-Karp算法对源、汇点间的增广路径进行搜索,对交易路径的最大输送额度实现有效的快速评估。最后,以社会福利最大化为优化目标,对多个可行交易路径中的不同流量进行优化配置。采用基于图论的输电成本分摊方法对青海至湖南的新能源跨区域交易路径进行了算例分析,与现行交易路径的输电成本进行了对比分析,验证了所提交易路径输电定价策略的有效性与优越性。

定流值比例的最小双费用流算法研究

现有最小双费用流算法只能求解网络的最大双流问题,并不能得到定流值比例。为此,提出了一种定流值比例的最小双费用流新算法,在求解最小双流和最小费用的基础上,在调整双流值保证定流值比例的同时得到最小费用流。所提出的新算法定义了余网络和费用差,以邻接矩阵为网络数据存储结构,使用Ford算法分别得到两费用的最短增广链,选择费用最小的增广链增广并求出其对应的费用差,从费用差最小的开始调整流值就得到定流值比例下的最小费用。应用该新算法构建定流值比例的最小双费用流算法的运输网络模型,就可以获得最优运输方案。逻辑推理和仿真实验结果均表明,所提出的算法可行、有效,能较好地解决稀疏网络以及复杂网络中定流值比例的最小双费用流问题。

光流算法比较分析研究

运动目标检测是计算机视觉中重要的课题,运动目标的正确检测与正确分割影响着后续目标的跟踪与识别;光流法是运动目标检测和分析的重要方法,它能够在不知道任何预先场景情况下检测出独立的运动目标,并且可适用于动态场景的情况。首先介绍了光流的基本概念,然后介绍了常用的光流的四种算法;接着以智能交通中路口车辆视频为例,将这四种光流算法用于车辆检测,然后对四种光流算法的优缺点进行分析;最后对光流法在未来可能研究及改进的方向提出展望。

基于最小代价流算法的多机空战目标分配

目标分配是多机空战协同战术决策的核心内容之一,属于资源分配以及最优指派问题,符合最小代价流算法的求解范畴.在空战态势评估和综合威胁评估模型的基础上,建立了最小代价流空战目标分配模型.该模型根据威胁评估结果,用最小代价流算法进行处理,找出带代价的网络流图中从起点到终点的一条最短路,经反复迭代,直至找到所求的最小代价流,实现对多个空战目标进行合理分配.最后通过算例验证了模型的可行性.

基于稠密光流算法的运动目标检测的Python实现

在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现“重影”“空洞”及“拖尾”现象从而导致识别准确率低。将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(DOF)计算各像素点位移矢量的光流矩阵,将光流信息转化到HSV空间,并利用Sobel算子进行边缘检测以提高检测效果。实验结果表明,在运动目标与背景对比度低的场景中及速率不同的多运动目标场景中,所提算法皆能实现准确识别与追踪,而且避免了“重影”“空洞”及“拖尾”问题,具有很好的抗干扰能力和识别精确性。

基于色流算法的贯通线带电状态监控研究与实践

针对供电线路监控中,带电状态搜索传统算法占用内存大、耗时长、效率不高等问题,提出一种色流算法。通过分析单电源和双电源供电模式的供电线路结构特征,借鉴电流的流动,定义色流源、色流管、色流阀,推导供电线路及设备的带电状态搜索、分析判断与染色的算法,并将基于该算法的监控系统应用到了麻城—黄陂贯通线的运行状态监控中。实践表明,供电线路的状态监控利用色流算法,不再需要用电压和电流互感器提取电气信号,简化了监控装置,节省了投资成本。与传统的状态搜索算法相比,色流算法较简洁,搜索步骤少,占用计算机内存小,运行速度快,提高了监控效率。

基于鲁棒光流算法的海表流场遥感观测研究

海洋表面流场是海洋科学研究中需要着重考虑的环境参数,近实时的海洋表面流场精细化测量对海洋学研究有着重要意义,但是目前大多数海洋表面流场观测技术难以同步实现大范围近实时的海洋表面流场观测。文中在简要对比各类海洋表面流场测量方法的基础上,重点介绍了基于水色遥感图像观测反演海洋表面流场的鲁棒光流算法,该算法在流场计算过程中,能很好地保留流场细节信息。为直观验证本文测量方法的可靠性,文中提供了海洋表面流场的分析实例,同时给出了美国国家航空航天局(NASA)提供的OSCAR流场数据,对文中算法的可靠性进行了验证。

多发电计划有功安全经济调度的网流算法

本文提出用多发电计划方案解决电力系统N-1安全性有功经济调度问题,并采用运算简便、快速、收敛可靠且极易模拟网络中故障支路开断的网流法进行求解。在多发电计划网流模型中,不仅考虑了线路N及N-1安全约束,同时还计及了发电机有功调整速度的限制,以保证事故发生时,能够安全地由正常发电计划过渡到相应的事故发电计划。通过对IEEE 30节点试验系统进行计算,并与有关文献比较表明,本文方法是可行和有效的。

基于光流算法的医学柔式内窥镜系统

手动操纵的柔式内窥镜在介入内腔管道时,要求医生必须有熟练的操作技巧和技术。针对手动操纵柔式内窥镜所带来的弊端,设计了一种基于LK光流算法的机器人柔式内窥镜系统。利用内窥镜图像控制内窥镜指向内腔管道的中心线,从而可提高内窥镜的智能化、简化对操作医师技术的依赖、减少医疗事故的发生。以常规胃镜检查为例,对常用的图像灰度算法进行了分析比较,实验结果表明,基于LK光流算法得到的内腔管道中心路径更为精确。