面料摩擦声音特征提取

提出一种提取面料摩擦声音特征的新方法,为从摩擦声音辨别面料种类提供依据。首先利用自制装置在受控条件下采集典型棉型、麻型、毛型和丝型织物的摩擦声音信号,针对摩擦声音信号的非平稳性和衰减性,提出基于跨距的差分用以描述声音信号在不同层次上的特征,形成了特征全景。将四种典型面料的特征全景两两比较,证实了其特征是从微观到宏观逐渐显露的。对相当数量的不同种类面料样本提取特征全景,构建了特征库。最后,基于特征库对待定面料进行辨别,并将结果直观反映到分辨图上。

基于三维全景可视化技术的有源配电网规划研究

配电网规划方法主要以规划可靠性为目标,并未考虑到配电网的规划成本,导致电力系统经济效益降低。为此,设计基于三维全景可视化技术的有源配电网规划方法,面向电力系统的综合效益,提取有源配电网三维全景影像特征,全方位地考虑配电网规划成本。利用三维全景可视化技术,构建配电网规划模型,分别从风力发电、光伏发电等多个场景的出力情况进行规划,优化电力系统的规划效益。试验结果表明,该规划方法的成本更低,电力系统经济效益随之提升,能够应用于实际生活中。

自适应前景聚焦无人机航拍图像目标检测

针对无人机航拍图像前景目标尺度差异大、样本空间分布不均衡、背景冗余占比高所导致的漏检和误检问题,本文提出一种自适应前景聚焦无人机航拍图像目标检测算法。首先,构建全景特征细化分类层,通过重参数空间像素方差法及混洗操作,增强算法聚焦能力,提高前景样本特征的表示质量。其次,采用分离-学习-融合策略设计自适应双维特征采样单元,加强对前景焦点特征提取能力和背景细节信息保留能力,改善误检情况,加快推理速度。然后,结合多分支结构和广播自注意力机制构造多路径信息整合模块,解决下采样引起的歧义映射问题,优化特征的交互与整合,提高算法对多尺度目标的识别、定位能力,降低模型计算量。最终,引入自适应前景聚焦检测头,运用动态聚焦机制,增强前景目标检测精度,抑制背景干扰。在公开数据集Vis Drone2019和Vis Drone2021上进行相关实验,实验结果表明,该方法m AP@0.5数值达到了45.1%和43.1%,较基线模型分别提升6.6%和5.7%,且优于其他对比算法,表明该算法显著提升了检测精度,具备良好的普适性与实时性。