面向电力生产精细化风险解译的高度相似防护工具智能检测技术研究

电力生产通常面临高低电压、强弱电流等复杂工作环境转换,不同作业场景有严格的防护工具使用标准,因此,研究生产作业过程防护工具的精细辨识对保障人员安全及电网安全意义重大。已有研究可实现安全帽、工作服等基础着装类检测,而实际生产中存在大量形态高度相似的实体防护工具,如绝缘手套与线手套、绝缘杆与验电杆等。为此,该文提出一种基于深度代表性度量学习的相似防护工具智能检测方法。将目标类别特征学习转换为以差异化表达不同目标特征距离为目的的嵌入式空间特征学习,得到表征不同目标的深度代表性特征向量,通过计算未知目标与代表性特征向量的距离进行类别判断,最后以现场图像进行试验验证。试验结果表明:所提方法实现了对形态相似防护工具的特征差异表达和精准辨识,相比于常见目标检测模型具有更优越的辨识性能,从而提高电力生产安全风险辨识的精细化水平。

遥感图像目标检测的相似目标替换增广算法

现今主流遥感图像目标检测算法依赖于深度学习技术的发展。在模型训练时,对训练集数据进行增广处理是增强模型泛化能力的重要方法。当前遥感图像目标检测算法的图像增广方法主要沿用通用的目标检测增广方法,亟需发展针对遥感目标特点的增广方法。本文提出基于遥感图像的相似目标替换增广方法,设计了相似目标替换的增广流程,即通过建立样本库、划分相似类、查询相似样本及替换样本预处理等步骤对数据集中的目标进行相似目标分类。首先,建立所有训练集样本的样本库,统计样本类别信息;其次,对训练集中的目标类别划分相似类;然后,针对数据集中样本数量不均衡的问题,设计了少数样本补偿机制,通过控制采样样本的概率平衡样本数据的训练比例;最后,设计了替换样本预处理机制,针对不同目标类别的特点,使用适宜的变换方法作为样本预处理方法。在DOTA数据集上的实验表明,使用相似目标替换增广算法的DCL检测算法检测结果的mAP值相较于baseline提高了1.34,模型对相似类别的预测准确率上升,对样本数量较少类别的目标检测能力得到提高。

产品相似性、目标公司选择与并购创新绩效

通过并购整合外部资源、提升创新绩效是企业获取竞争优势的重要手段。揭示了产品相似性在并购决策、整合阶段的作用,指出产品相似性一方面缓解了主并双方的信息不对称问题,有利于主并公司挑选合适的目标公司,另一方面促进了并购后的深度整合,进而提升了主并公司的创新绩效。使用2009—2019年中国A股制造业上市公司样本,根据文本分析方法测算出主并双方的产品相似性数值,采用条件Logit模型和负二项回归模型进行了实证分析。回归结果显示:(1)与主并公司存在产品相似性关系的企业成为目标公司的可能性更大;(2)并购后,产品相似性会提高主并方的创新绩效;(3)产品相似性主要通过“知识吸收效应”“融资约束平滑效应”和“市场压力对冲效应”三个渠道提高了主并方的创新绩效。

基于多特征相似度的空中目标聚类研究

为准确识别空战场敌方目标的编队信息,本文提出一种针对空中目标的聚类模型,综合选取空中目标的位置、高度、航向、航速等多维度信息,计算目标之间的相似度,构建多特征相似度矩阵,将多特征相似度作为目标之间“距离”的度量方式,通过K-means算法聚类迭代,得到空中目标的编队信息。通过仿真实验,验证了本文所提方法在复杂空战场环境下,能准确识别敌目标的编队信息,相比传统聚类算法,识别准确率提高40%,有较好的工程应用价值。

联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法

视觉目标跟踪算法利用自注意力机制增强上下文联系,但面对复杂场景时,自注意力机制中的相关性易发生失配,为此提出一种联合高阶目标感知与相似匹配的目标跟踪算法。构建高阶目标感知模型,针对自注意力机制中的一阶自注意图,利用坍塌的极化过滤方式进行空间和通道维度的正交化建模,优化内部相关性;同时组合非线性拟合函数避免坍塌引起的信息损失,进而获得高阶自注意图,捕获具有高阶上下文信息的感知特征。通过不同维度分解目标的感知特征来细化匹配区域,抑制背景噪声并约束当前帧的响应图,提高网络的判别力。在OTB100和UAV123基准的实验结果表明,所提算法有更好的跟踪性能,可以有效应对相似干扰等问题。

基于结构相似度和鲁棒主成分分析的运动目标检测

运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性,受特异值影响较大,对噪声比较敏感,鲁棒性也不够好,而且背景恢复精度不高。针对以上局限性,提出一种融合结构相似度(structural similarity,SSIM)全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis,RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性,不采用传统的背景减除法,而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明,此方法准确率可达0.95,且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15,总体上比传统方法更具优势。

基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法

针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet网络进行特征提取,实现了目标图像的精确匹配。实验结果表明,所提算法在图像发生角度、尺寸变化时,具有更高的匹配正确率和鲁棒性,在近距离条件下图片数据集中的匹配正确率比现阶段图像匹配算法高8%~11%。为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。

基于扫描振镜的飞行目标转速测量方法

针对在靶场实验中难以对处于高速飞行状态下的运动目标进行转速测量的问题,提出了一种基于扫描振镜的高速飞行目标转速测量方法。首先,该方法以振镜拍摄系统为基础,利用自适应背景差分和相似度评估法对序列图像进行处理,以获取图像的周期性相似度水平。随后,通过周期算法调频Z变换(chirp-Z transform,CZT)来重构信号周期以确定转速,并从光照条件、拍摄速率和图像分辨率对该方法测量精度的影响进行了实验研究。结果表明,在100~900 r/min的范围内,该方法的最大相对误差在±0.65%以内,达到了小于1%的精度指标。该方法具有非接触测量、免标记和成本低等优势,并且能够实现高精度的测量。

基于过滤算法的网站针对性推荐模型

随着互联网技术的快速发展,个性化推荐系统在网站的用户粘性和用户体验方面发挥着重要作用。为提高网站针对性推荐的准确度与效率,提出结合过滤算法的网站针对性推荐模型。通过对用户行为数据进行深入分析,结合协同过滤算法对网站数据进行整合及深度挖掘。同时,通过相似度匹配更加准确地确定用户偏好,进行网站信息的针对性推荐。经过实验对比,基于过滤算法的网站针对性推荐模型比其他算法模型所需推荐时间更短,针对性推荐准确度更高,利于网站提升用户粘性与用户满意度。

基于Hausdorff距离的轨迹相似性度量的航迹复原方法

面对有源和无源探测时存在的大量杂波等干扰,导致探测的重点目标航迹存在缺失的问题,采用基于Hausdorff距离的轨迹相似性度量方法,计算重点目标与探测数据中所有批次在距离-时间、方位-时间2个维度的双重Hausdorff距离。以加权Hausdorff距离为相似性度量排序,从探测数据中辨识出与重点目标航迹相似度最高的目标,实现在探测数据中准确辨识重点目标以及复原目标缺失航迹。实测数据验证表明,该方法简单高效,具有工程应用价值。

基于轨迹数据的目标聚类算法研究与应用

文中探讨了轨迹数据的特征分析和目标聚类中存在的挑战,研究了轨迹数据的特征及其在目标聚类中的重要性,提出了以密度和轨迹相似性为基础的聚类算法。在实验设计和数据集选择方面,选取了具有代表性的数据集进行验证,并在算法实现、性能评估等方面进行了深入研究。通过应用案例,分析了该算法在轨迹数据处理中的实际应用效果,为相关领域的研究和应用提供了新的理念和方法。

高血压分子机制及降压靶点的研究进展

高血压是导致脑卒中、心肌梗死、心力衰竭和肾衰竭等发生的危险因素,也是导致死亡的主要原因,因此研究高血压的潜在治疗靶点、开发新的抗高血压药尤为重要。现总结近年来关于高血压新治疗靶点的研究进展,包括Elabela/Apelin-APJ轴、序列相似性家族3D蛋白、成纤维细胞生长因子21和血管紧张素Ⅱ1型受体的变构调节,以期为抗高血压药的研究提供新的思路和文献支持。

基于时序向量相似性的空间目标群匹配技术研究

分析了空间低轨目标群的运行特点,提出了基于时序向量相似性的空间目标群匹配算法,提高了对低轨巨型星座的识别管理能力。首先,介绍了时序向量的降维方法,将目标群高维观测时序向量简化为空间构型序列;而后,提出了基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)的目标群空间构型序列相似性判别算法;最后,利用星链卫星目标群仿真和实测数据对算法的匹配能力进行验证。结果表明该算法可实现空间目标群监测数据快速匹配,仿真数据匹配过程中,在群内目标缺失30%的条件下匹配成功率可达100%,在低缺失条件下(缺失率5%以内)群内目标识别成功率平均超过75%;实测数据匹配成功率可达100%。

基于边缘重构图像的边缘检测算法优选研究

边缘检测是视觉定位、零件缺陷识别、视觉测量等图像处理中的关键环节,其检测质量直接影响后续的图像目标识别与定位的精度。针对具体图像处理需选取合适的边缘检测算法的问题,提出了一种基于多方向滑动窗口线性插值重构法的图像边缘检测质量评价算法。首先,采用待处理边缘图像的最大连续非边缘矩形区域作为重构搜索窗口,设计了多方向滑动窗口线性插值图像重构法;然后,根据图像边缘的特征,建立了集成图像结构相似度和边缘错检率为性能指标的边缘检测算法的优选评价方法;最后,进行了实例应用,通过实验对重构算法的性能、优选方法的可行性和正确性进行了验证。研究结果表明:该边缘图像重构算法准确率最高,实验中重构图像的结构相似度可达到0.7087,耗时320.9021 s;采用该优选方法能快速地筛选出最佳的边缘处理算法,与人体视觉评价一致,便于实现边缘检测算法的智能优选和图像的智能处理目标。

一种基于知识推理的电磁目标识别方法

针对基于电磁感知数据进行目标识别的问题,设计了由基本属性和行为属性组成的电磁目标知识模型,在知识模型的基础上提出了基于知识推理的电磁目标识别通用架构及流程。最后,面向典型应用场景,提出了一种基于知识推理的移动目标属性识别方法,介绍了数据预处理方法,给出了轨迹相似度定义并设计了一种基于豪斯多夫距离的轨迹相似度计算方法,开展了仿真实验。仿真结果表明所提算法的有效性,可应用于电磁目标的识别问题。

爆炸冲击波下坑道靶标材料的毁伤相似性研究

坑道目标主要由岩石提供防护能力,天然岩体材料纵横交错,很难满足毁伤试验要求,需要进行坑道靶标材料的毁伤相似性研究。根据靶板最大位移的估算公式,以目标特性与毁伤效应为基础,对花岗岩坑道目标进行材料的等效研究,选取C50混凝土与C35混凝土作为等效靶的材料,推导了爆炸冲击波作用下坑道靶标材料的厚度尺寸等效系数与毁伤挠度值比值存在函数关系。结果表明,根据已有估算公式所得的原型与等效靶的厚度尺寸等效系数是2种材料屈服强度值算数平方根之比,研究中得到的C50混凝土、C35混凝土分别与花岗岩的厚度尺寸等效系数与已有估算公式的理论结果误差为-0.45%、-5.13%,均符合允许误差要求,为坑道靶标材料等效设计提供了参考。

基于多属性决策的模糊特征目标识别

针对指挥与控制系统在目标识别过程中的模糊特征信息导致目标识别准确率低的问题,提出基于多属性决策的模糊特征目标识别方法。首先,引入三角模糊数,将观测值转化为模糊数;然后,使用加权欧式距离计算目标相似度,并使用基于指标相关性的权重确定(criteria importance through intercriteria correlation,CRITIC)方法得到目标特征属性权重,基于目标相似度和特征属性权重构建加权相似度矩阵;最后,使用相对熵排序法计算出目标贴近度排序,识别出目标。基于多个指标的仿真结果表明,所提方法提高了目标识别准确率和系统的目标识别能力。

基于改进的YOLOv5的交通锥标检测系统

针对中国大学生无人驾驶方程式赛车目标检测系统当前算法检测速度较慢,在不同场景下容易出现检测精度低,漏检、误检现象严重等问题,文章设计了一种适用于锥标颜色的整体检测系统,在识别模块中,首先,为了提高原YOLOv5基础模型检测速度和识别精度,采用CIoU作为边界框回归损失函数,针对训练时收敛速度慢和算法识别精确度低的问题,将原加权非极大抑制方式更改为DIoU_NMS,测试精度为0.963,相较于原算法提高了2.1%,结果表明改进后的算法更适合比赛场景下锥标颜色识别。其次,在跟踪模块中,对深度表观特征锥标颜色重识别模型进行训练,将单目标跟踪算法改为可以对多种类别目标进行跟踪,相比于单一的目标检测算法,有效降低漏检现象,最后,添加测距模块,利用检测框高度信息进行车载摄像头到锥桶的测距,90 m以内的平均误差小于9%。整个系统的帧率达到20 FPS,实现锥标颜色识别和距离的有效测量,为比赛提供更多的数据支持。

基于视频自适应采样的快速图像检索算法

为解决智慧农业监控系统目标图像检索计算量较大、耗时较长的问题,提出一种视频自适应采样算法。首先,根据视频相邻帧相似度变化情况自适应调整视频帧的采样率以提取视频关键帧,确保提取的关键帧能替代相邻帧参与目标图像检索计算。然后,将视频关键帧以时间为轴构建视频帧检索算子,代替原视频参与目标图像检索计算,从而减少在视频中检索目标图像时的大量重复计算,达到提升检索效率的目的。实验表明,自适应采样算法相较于固定频率采样、极小值关键帧算法所构建的视频帧检索算子检出率更高、更稳定。在确保图像被全部检出的基础上,使用视频帧检索算子替代原视频参与目标图像检索计算的优化幅度较大,时耗减少了60%以上,对提升智慧农业监控系统中目标图像的检索效率具有重要意义。

靶机模拟反舰导弹相似性评估及威胁态势构建

对强敌典型亚声速反舰导弹性能及主要突防技术手段进行了分析,提出了基于威胁目标特性分解的相似度分析方法,构建了靶机模拟威胁目标相似度模型,并运用此方法对靶机的相似度进行综合评估,分析了其与典型模拟对象的差距。在此基础上,研究了当前构建典型威胁态势的主要方法与能力的不足之处,针对如何提高模拟强敌反舰导弹目标能力、提升防空反导训练效果和构建体系化空中蓝军发力方向提出了几点思考,为靶场空中威胁态势构建提供依据。