一种快速计算Zernike矩的混合算法

提取傅里叶-梅林矩作为Zernike矩的公共项,将Zernike矩表示为该公共项的线性组.通过研究Zerni-ke核多项式与傅里叶函数的对称性,将图像区域分成8个区域,只以一个区域的Zernike基函数的值代替其他7个区域基函数的值.而且Zernike多项式的系数具有迭代性.综合这3项技术,本文提出了一种快速计算Zernike矩的混合算法.根据对256 bit色灰度图像的实验结果表明该方法明显优于现有方法.     

计及虚拟储能的风光储独立微电网优化配置

针对风光资源丰富的偏远地区,提出风光储独立型微电网容量配置模型及协同运行策略。首先建立分布式电源的数学模型,考虑负载失电率以及能量过剩率,以微网配置总成本作为目标函数,采用改进的粒子群算法进行一次优化配置;再以一次优化配置所得的蓄电池配置结果,作为二次优化配置的输入,引入基于电力弹簧的虚拟储能,以储能系统的总成本最低为目标函数,计算虚拟储能所等效的蓄电池数量,减少蓄电池的配置数量,得出最终的配置结果。最后,通过算例分析表明了该方法的可行性及经济性,可为微电网容量配置提供参考。     

一种基于麦克斯韦电磁力的证据冲突表示方法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论是处理不确定信息的有效方法，但仍然存在着证据之间的冲突问题。引入麦克斯韦电磁力理论，将证据理论中不同证据之间存在冲突与融合的问题转换为电磁力理论下的电磁斥力与电磁引力问题，该转换提出了一种新的证据间距离的量化方法。其中，在传统的冲突系数中引入了证据距离因素，并提出了一种新的证据冲突表示方法，提高了冲突系数的灵敏度。仿真结果表明，该方法在故障诊断中的识别率比传统方法更高，证明了本文所提方法的正确性和有效性。     

基于快速区域卷积神经网络识别变形仪表图像的二次矫正方法

为解决工业中摄像头在俯视、仰视等角度拍摄仪表时导致表盘变形影响读数的问题,提出一种基于Faster R-CNN识别变形仪表图像的二次矫正方法。利用ResNeXt50作为Faster R-CNN的主干网络,结合特征金字塔FPN(Feature Pyramid Network)生成特征层,并融合SENet(Squeeze and Excitation Networks)模块将仪表特征更为突出,便于定位仪表区域并裁减,再由Harris角点检测找到表盘的四个顶点;利用二次矫正方法对变形仪表还原成正视角度仪表;最后计算示数。实验结果表明：该方法使得mAP值由基本模型的75.51%提升至94.45%,且仪表在变形情况下,仍能得到比较好的读数结果,误差率为0.83%。