基于多模特征的足迹识别算法

基于足迹压力数据提出一种基于多模特征足迹识别算法.该算法采用连通区域滤波法实现足迹压力数据的去噪,对去噪后的数据提取足迹图像的形态特征、压力特征及卷积特征,并基于各特征权重实现足迹多特征的优化融合,最后采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别.实验结果表明:在50人的足迹压力数据上,三类不同模态足迹的识别准确率分别达到了100%,99.925%和94.445%,相较于仅采用形态特征和压力特征的识别,所提出算法的平均识别率提高了10.285%,表明该识别算法能够有效进行足迹识别.     

基于功图的油井动液面计算模型及应用

针对油井动液面实时监测困难和基于地面功图推算误差大的问题,以油井地面示功图为条件,运用一维带阻尼波动方程求解泵功图;并研究了泵功图曲线各点的曲率计算模型、固定阀和游动阀开闭点确定方法以及泵功图上下冲程载荷差的计算方法。结合井筒及环空流体压力分布计算相关式,建立了基于泵功图计算动液面深度的数学模型。经51口油井的计算分析,计算动液面深度与实测动液面深度的最大相对误差为14.84%,最小相对误差为0.48%,平均相对误差为3.61%;相对误差在10%以内的有48口,占计算总井次的94.1%。研究结果表明所建立的计算模型具有较高的精度,能够实现了油井动液面的实时、准确计量,提高了油井生产分析的及时性,有利于油田数字化和信息化建设。     

神经网络技术在油井故障自动诊断中的研究与应用

提出了识别泵功图新的思路和方法,采用差分曲线法对大批油井功图进行自动识别处理,对识别出的有故障的油井采用神经网络技术对故障进一步定位.     

基于伪标签-1D DenseNet-KNN的光伏阵列开集复合故障诊断方法

提出了一种基于伪标签-1D DenseNet-KNN的光伏阵列故障诊断方法,实现在少标签样本下的光伏阵列复合故障开集识别。首先,分析了各种常见单一故障及灰尘覆盖下复合故障的I-V曲线特性。然后,为了克服常规的半监督机器学习算法需手动提取数据特征,采用一种伪标签与1D DenseNet相结合的半监督方法自动提取特征。最后,将对训练数据提取的特征、训练数据预测的标签及测试样本提取的特征输入K最近邻（KNN）算法进行开集复合故障诊断。实验表明,该方法不仅能准确分类各种已知类样本,而且能识别出未知类别故障,并且模型的训练仅需少量标签数据。     

基于人工神经网络和灰度矩阵的泵功图诊断

为了有效利用泵功图技术改善机械有杆采油系统采收率,对抽油泵不同工况所具有的不同泵功图进行图形特征分析,并利用改进算法的神经网络完成泵功图工况诊断.实例诊断结果与实际测试结果吻合,证明改进后的神经网络能够对不同工况的泵功图进行准确有效的特征聚类和模式识别.该方法具有工程应用价值.     

基于数学形态学与PNN的螺杆泵井故障诊断

针对螺杆泵井泵功图图形信息一直没有得到充分利用,在一定程度上影响诊断技术的推广和利用的问题,研究直接提取泵功图状态参数形状特征信息的方法,提出基于数学形态学的泵功图图形特征提取方法。采用开闭组合的数学形态学算子实现泵功图边缘纹理特征提取,对提取的特征数字化后,使用PNN(概率神经网络)进行故障识别。实际应用证明,识别准确率达到90%以上。     

Takagi-Sugeno模型在剪接位点识别中的应用

为降低基因剪接位点识别算法复杂度和计算量,根据剪接位点上下游序列的保守特性及碱基组成随位点邻近序列GC含量变化等统计特征,建立Takagi-Sugeno模糊模型.通过模型输出值和阈值比较,判断真实的剪接位点.基于模糊似然函数的模糊聚类算法确定模型结构和前件参数,并结合最小二乘法完成该模型后件参数的识别.仿真结果表明,该算法简单,可使模糊模型的结构辨识和参数辨识同时完成,从而实现模糊模型的快速识别;能够很好地提取剪接位点附近保守序列的统计特征,为剪接位点的识别提供一种新的方法.     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

基于智能视频监控的老人跌倒识别算法研究

如何识别老年人跌倒是图像处理的一个技术难题,为了达到识别老人跌倒行为的目的,提出了一种新的老年人跌倒识别算法。利用三帧差法提取视频中的目标图像轮廓,然后对模糊轮廓进行去噪,膨胀腐蚀,Canny边缘检测等处理,然后求二值图像重心,利用重心的位置和加速度大小来判断老年人的行为是否为跌倒,跌倒则发出报警信。实验结果表明,该算法能达到较好的识别结果。     

单历元GPS变形信息特征提取的EMD方法

为了准确地对单历元GPS变形信息特征进行提取,提出应用EMD（经验模式分解）方法对变形数据进行去噪处理。通过对实际工程算例进行分析并与小波变换及中值滤波方法进行对比,结果表明：EMD方法的去噪效果优于中值滤波方法,同时EMD方法具有自适应滤波去噪的功能．避免了应用小波去噪时其效果与小渡基函数的选择相关的缺陷。在对变形数据进行有效去噪的基础上,应用EMD方法可以完成对单历元GPS变形信息进行有效识别并提取出微弱的变形特征。     

基于八链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别

示功图凡尔开闭点的精准识别对抽油机井工况诊断、功图计产具有重要意义。针对目前示功图凡尔开闭点识别研究局限性,结合大数据环境下抽油机井生产特点,为进一步提高示功图凡尔开闭点识别精准性和实用性,提出一种基于八方向链码形状匹配的抽油机井地面示功图凡尔开闭点识别方法。首先对理论示功图和凡尔开闭点物理表示意义进行分析,用自定义的八方向链码对预处理后的地面示功图进行轮廓提取,再建立形状匹配库,在设定的迭代次数内进行轮廓光滑和链码压缩直至形状匹配成功,最后根据匹配形状定位规则定位凡尔开闭点。应用该方法对胜利油田某区块1650个地面示功图进行凡尔开闭点识别,并将定位的凡尔开闭点运用于60口抽油机井11种工况的识别,基于该方法的识别效果比已有的基于四方向链码多边形近似凡尔开闭点识别方法提高了近1%。结果表明精确识别凡尔开闭点有利于提高抽油机井的故障诊断率和产液量功图计算精准率,从而验证了该方法的有效性。     

Huxley方程行波系统无穷远奇点

作为一种特殊的神经元模型,Huxley方程具有重要的研究价值。Huxley方程行波系统的无穷远奇点是高阶奇点中的不定号情形,以往对这种情形的处理不够简洁。本文提出了一种新的处理方法,以简洁的方式获得了该行波系统无穷远奇点的定性结构,这一方法还可用于其他系统。     

一种基于优化阈值函数的EEMD改进降噪方法

以提高降噪效果为目的,提出了一种基于白噪声分解特性的EEMD优化阈值降噪方法。避免了小波分解时选择合适小波基函数的困难,具有自适应性,同时,也可以有效地避免频率混叠问题。方法从能量密度和对应平均周期乘积的变化率出发,提出了“跳变点”和“奇异点”的选择原则,并利用优化阈值函数对“跳变点”和“奇异点”对应的IMF分量进行量化处理,然后通过对处理后的IMF分量重构得到降噪信号。最后用仿真信号进行试验,证明本方法的有效性和优越性。     

Driver Drowsiness Recognition Based on Computer Vision Technology

Driver drowsiness is one of the major causes of traffic accidents. This paper presents a nonintrusive drowsiness recognition method using eye-tracking and image processing. A robust eye detection algorithm is introduced to address the problems caused by changes in illumination and driver posture. Six measures are calculated with percentage of eyelid closure, maximum closure duration, blink frequency, average opening level of the eyes, opening velocity of the eyes, and closing velocity of the eyes. These measures are combined using Fisher’s linear discriminant functions using a stepwise method to reduce the correlations and extract an independent index. Results with six participants in driving simulator experiments demonstrate the feasibility of this video-based drowsiness recognition method that provided 86% accuracy.     

泵示功图单井自动量油技术研究

以井下泵示功图为基础,结合油井工况自动诊断技术,通过封闭曲线的曲率确定有杆抽油系统深井泵的游动阀、固定阀的开启点和关闭点,从而提出了有杆抽油系统单井自动量油的理论及其数学模型.经油田现场实测资料验证,以该理论为核心的泵示功图单井自动量油技术计算的产油量与实际产油量的平均相对误差为8.93%,最大相对误差为20.26%,最小相对误差为0.07%,相对误差在15%以内的井占85.71%.因此,利用该方法中封闭曲线的曲率来确定泵示功图的4个凡尔开闭点的方案是可行的,用于有杆抽油系统的单井自动量油具有实际的工程应用价值,该技术已应用于游梁式有杆抽油泵采油井自动监测系统中.     

TV-MCP：一种新的脉冲噪音图像恢复方法

对于被脉冲噪音污染的图像恢复问题,广泛使用的TVL1模型会偏离数据获取模型和先验模型,特别是对高水平噪音.针对这个问题,基于MCP函数,提出了一种新的图像恢复模型,称之为TV-MCP模型,并给出了该模型的近似逼近方法,从理论上证明了该算法的全局收敛到TV-MCP模型的稳定点.对于近似逼近子问题的求解,采用交替方向方法求解.通过对多组图像在不同噪音污染水平下的数值仿真实验,验证了本文所提出的模型和方法的有效性.实验结果显示,TV-MCP模型比TVL1模型能够取得更好的恢复效果,尤其是在高噪音污染的图像恢复问题上,TV-MCP恢复图像的SNR值最高可以达到TVL1恢复图像的SNR值的两倍.     

新型发动机连续可变气门装置原理及分析

为了适应发动机不同工况对进气系统的要求,提出一种新型连续可变气门装置的原理及实现方法.新装置以液压作为驱动进气门运动的动力,其特色在于采用可控转角的调相凸轮调控进气门的相位、采用可控升程的气门升程调节器调控进气门的升程,据此实现发动机配气相位及气门升程的连续无级可变.对一台采纳新型配气机构的摩托车发动机进行了数学建模及仿真分析,结果表明:发动机进气迟闭角(IVC)的调节范围可达16～44℃A,进气早开角(IvO)的调节范围可达8～14℃A,进气门升程h调节范围可达0～7.825 mm,由此将配气机构的最佳适应范围拓宽至常用工况区域,从而有利于改善摩托车在中小负荷和中低转速区的性能,并为研制无节气门汽油机奠定了设计基础.     

固定锥形阀特性参数及流动特征的仿真分析

固定锥形阀应具备良好的水力特性以满足管线系统中不同工况的调流和消能要求,以DN1200锥形阀为研究对象,利用计算流体力学(computional fluid dynamics,CFD)方法分析不同开度下的稳态工况及开、关阀过程的瞬态工况,通过对比流量系数、流阻系数、排放系数、汽蚀系数、消能率等阀门特性参数及套筒闸的动静态不平衡力和阀内流场分布等,全面分析了固定锥形的水力特性。结果表明,流量系数和排放系数具有较好的线性特性,其过流能力随开度增大而线性增加。流阻系数和消能率曲线的变化趋势相同,小开度时对水流的流动阻碍和能量损耗作用明显,开度增大后流阻系数和消能率迅速减小。汽蚀系数表征实际工况中的汽蚀可能程度,在设计流量工况下,各开度对应的汽蚀系数呈抛物线变化趋势。另外,由于流动和启闭同在轴向,故套筒闸主要受到轴向的不平衡力;稳态不平衡力与水流方向相同,而开关阀过程的瞬态不平衡力均与水流方向相反,且关阀力略大于开阀力。最后,分别以各开度下的压力、流速、湍动能和湍流耗散率等流场分布对固定锥形阀的流动规律进行说明。     

基于计算机视觉的幕墙开启窗检测方法

在强风天气来临时,未关闭的建筑幕墙开启窗极易被吹落,严重危害了人身与财产安全。为了及时准确地发现未关闭的开启窗,提出了一种基于计算机视觉的幕墙开启窗检测方法。广角摄像头从建筑底部仰角拍摄幕墙外立面全景影像,采用语义分割模型U-Net提取外立面掩码图像,并从掩码图像提取用于透视变换的参考点,透视变换法将因仰角拍摄产生的畸变进行校正,校正后的开启窗位置分布规则,可直接按照预设区域准确裁剪出开启窗区域图像,然后采用ResNet-18卷积神经网络分类模型判断开启窗开闭状态。该方法在某高层建筑进行了测试,结果表明该方法可以在不同光照条件下有效检测到未关闭的开启窗,检测时间优于2s。可见,该方法在准确性与及时性上满足实际应用需求。