基于三次卷积插值的电网负载热力图分析方法

为提高电网设备运行状态分析水平,本文研究了基于热力地图的负载分析系统。本文引用三次卷积插值算法实现热力图的可视化分析;基于设备负载率建立数据分析模型,并在百度地图和电网地理接线图的基础上设计了交互式的可视化分析界面。以某电网设备运行数据为例,对数据进行提取、处理和分析。结果表明:问题设备可以在地图上一目了然的展示出来,便于工作人员识别分析,从宏观上展示了设备的负载分布情况,根据其运行状态进行可视化分析,快速锁定问题区域和设备,提早采取电网检修工作,避免造成电网资源的损耗和浪费。     

基于PCAW-UNet的田间杂草实时分割

深度学习已被广泛运用于图像分割领域,将其用于农业方面,能有效地将幼苗和杂草的位置准确定位,降低除草剂的使用,避免不必要的生产成本和环境污染.提出了一种基于UNet网络的实时分割方法,以UNet为主干网络,提取多尺度信息融合,在模型末端添加双注意力模块,考虑图像像素位置之间的依赖关系与不同通道间的信息联系,对RGB图像中...     

通道注意力联合增强卷积U型网络的图像分割

为提升小目标图像分割性能,提出一种通道注意力联合增强卷积的改进U-Net网络。该网络以增强卷积模块丰富目标特征信息提取,结合通道注意力加强网络对目标特征的专注学习,从而更有效捕捉小目标对象的深层次特征。NIH数据集上的实验结果表明,提出网络在保证计算效率的同时,有效提升了Dice系数、召回率和精确率,能够更好地用于小目标图像分割。     

基于CutMix和YOLOv3的工件表面小缺陷识别方法

针对工件表面小缺陷经常由于数量少且视觉特征不明显而导致的被漏检和错判的问题,提出一种基于CutMix和YOLOv3的工件表面小缺陷识别方法CSYOLOv3.使用贝塔分布动态调整的CutMix方法在网络训练时动态扩充训练集中小缺陷的数量;并对YOLOv3网络进行了改进,拆分其浅层大特征图,取部分与预测分支的特征图融合以保...     

基于改进CenterNet的绝缘子缺陷检测模型

针对电力输电线无人机巡检图像中绝缘子及其缺陷识别精度低的问题,提出了一种基于CenterNet改进的绝缘子缺陷检测模型。该模型基于CenterNet目标检测模型,对编码器和解码器进行了改进。改进的编码器采用ResNet 50作为骨干网络,兼具特征提取能力和较快的运行速度,并加入卷积注意力模块(CBAM)和空间金字塔池化模块(SPP),以增强特征提取能力。改进的解码器将转置卷积替换为内容感知特征重组模块(CARAFE),以减小连续上采样导致的特征丢失,并在解码器末尾加入坐标卷积以减小标准卷积空间不变性造成的影响。最后将模型中的标准卷积层替换成深度过参数化卷积(DO-Conv),进一步提升模型的性能、加快模型训练的收敛速度。使用绝缘子图片数据集对改进CenterNet模型进行了训练和测试。结果表明,改进CenterNet模型与其他主流的目标检测模型对比精度最高,m_AP达到97.16%,检测速度达到了43帧·s^-1,m_AP比CenterNet模型提高了2.92%。     

基于CNN和XLNet的音乐多模态情感分析方法

在情感分析领域,仅依靠文本等单一模态进行情感分析,限制了从多模态数据中提取多样化特征的能力,限制了情感分析结果的准确度和鲁棒性。为此,提出了融合音频分析网络和文本分析网络的多模态情感分析方法。其中,利用预训练卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术进行基于Mel频谱图的音频情感分类,通过改进的XLNet模型执行歌词文本的特征提取和情感分类任务。CNN和XLNet输出包含概率权重和不同情感值的情感预测矩阵,最后使用堆叠集成方法合并不同模态的输出结果,完成多模态情感分类。在自建民族音乐数据集的消融实验证明,多模态方法具有良好的互补性,在情感识别任务中的性能显著优于单模态方法。公开数据集结果表明,所提方法的分类准确度达到83.75%,优于其他先进方法。     

基于改进卷积神经网络的交通标志识别分类方法

交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分,由于道路交通较为复杂,提高交通检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。文章提出一种基于参数优化的卷积神经网络方法,在对选用的数据集进行预处理操作基础上,适当调整CNN的规模、结构,使用网格法对相关参数进行协同优化,再使用改进的CNN模型在CTSDB数据集上进行训练和验证。结果表明：优化后的模型性能和稳健性均显著提高,且能够有效地完成交通标志的识别、分类任务。     

基于Matlab/Simulink的盲均衡算法仿真实验

结合科研成果进课堂活动,利用Matlab软件中的Simulink模块设计了基于神经网络的数字信道盲算法仿真均衡实验。该实验以信号与系统课程中反卷积教学内容为切入点,将盲均衡算法的科研成果引入课堂教学。该文对盲均衡算法的原理和其与反卷积的关系进行了介绍,推导了状态方程,并给出了基于Simulink的算法仿真验证模型,最后对仿真结果进行了分析。教学实践证明,该实验促进了学生对反卷积知识和通信理论的理解。     

Jensen’s和Graham’s等式的推广

本文对Jensen与、Graham等式进行了推广,并得到了恒等式:∑k≤mm+r()kxkym-k=∑k≤m-r()k(-x)k(x+y)m-k.