电子化评审系统视频编解码技术研究

具备高清、低延时和高压缩率品质的视频编解码技术是确保电子化评审顺利实施的核心关键技术。对高效视频编解码技术进行了深入研究,提出了一种基于动态场景快速预测的可变码率并行编码技术,该技术基于H.264视频编码框架,通过对当前编码画面复杂度和场景变化率的准确分析,并参考若干帧已编码图像的各类编码特性统计信息,为当前画面分配合理的码率,从而不仅有效地节省了带宽,还保证了画面质量的稳定性。另外,为实现高清视频实时编码,还采用了一种可在帧级、块组级、宏块级和像素级等多个层次同时实施的并行编码算法。对大量具有不同运动特征的国际标准视频测试序列进行的测试表明,所提出的视频编解码技术相对于此前综合效果最优的x264编码器,在同等的解码图像质量条件下,带宽平均节省约30%,运算效率提高约1.5倍,延时减少100~200 ms。     

基于遗传算法的配电网络重构改进模型研究

重点研究了基于简化策略简化策略的二进制编码的遗传算法编码规则,引入退火的罚因子设计动态罚函数处理约束条件,由此建立了基于改进遗传算法的配电网络重构优化的数学模型。算例研究表明,可以快速有效地得到配电网络重构的全局优化方案,降低网损,提高运算效率。同时本文方法对其它领域最小生成树问题的求解也有一定借鉴作用。     

变电站视频监控系统的高效视频压缩方法研究

为提高视频编码效率,满足监测用户对变电站视频监控系统高清图像质量的要求,通过分析国际上视频编码相关技术的研究现状,结合MPEG-x系列标准技术和H.26x系列标准技术,提出基于动态纹理建模的视频编码方法,改进了帧间预测的精度。仿真实验结果：对于分辨率为176 dpi×144 dpi的视频序列,该方法比H.264标准算法图像质量提高了0.06 dB,码率减小了1.05%;对于分辨率为416 dpi×240 dpi的视频序列,该方法比H.264标准算法图像质量提高了0.17 dB,码率减小了3.22%。仿真实验结果表明该方法相比目前主流的H.264标准算法,进一步提升了压缩效率。     

基于差分变异的混合蛙跳算法在配电网重构中的应用

提出了一种基于差分变异的混合蛙跳算法进行配电网重构。采用基于十进制环状编码方法解决了二进制编码产生大量不可行解的问题。给出了十进制环状编码的变异和选择策略,同时结合蛙跳算法的分组更新特点。应用该算法对IEEE33节点和PGE69节点网络进行配电网重构仿真,结果表明,该方法能有效降低配电网损耗。     

基于FOA算法在配电网重构中的应用

为解决配电网重构中普遍存在的计算量大,参数多的问题,提出了一种的基于果蝇优化算法的二进制编码策略的配电网重构方法,避免产生大量的不可行解,并以有功网络损耗最小为目标函数,使得寻优效率和计算效率大大提高。应用该算法对IEEE33节点网络进行仿真计算,充分说明二进制的FOA算法在寻优成功概率上、计算效率方面都有较大的提高,为配电网重构提供了一种新的思路。     

基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构

为缩减编码长度,提高计算效率,提出了基于化整为零策略和改进二进制差分进化算法的配电网重构方法。将开关根据其在环路中的位置进行分类,建立了环路–开关关联矩阵。应用化整为零策略将整个解空间划分成若干个子解空间,应用改进二进制差分进化算法直接对各子解空间进行并行搜索,比较所有子解空间的搜索结果即可找到重构问题的最优解。该方法缩短了开关方案的编码长度,改进二进制差分进化算法通过调整变异、交叉操作规则,避免了不可行解的产生。接入分布式电源的配电网仿真算例验证了该方法的有效性。     

面向电力客户侧终端网络的高效入侵检测模型研究

针对电力客户侧终端网络逐渐开放、设备分散和不易进行安全监测的现状,提出了一种基于LightGBM的高效率网络入侵检测模型。文章在目标编码中引入改进的平滑映射方法,提升了模型的检测效果;利用BPSO算法进行特征选择,设计目标函数,在保障检测准确率的前提下,实现对低价值特征的去除,降低模型的时间开销,并通过设计速度变异策略提升BPSO算法的效率;利用LightGBM算法实现入侵检测和攻击分类,并利用PSO算法实现LightGBM参数的自动选取。基于多个开源数据集的实验表明,所提模型具有较高的自适应能力,在攻击检测上具有较高的准确率、较少的误报和漏报情况,并且可以提升19%的训练和检测效率。     

基于双重混合粒子群算法的配电网重构

为进一步优化配电网运行结构,将混合蛙跳思想引入粒子群算法,结合配电网结构简化、支路分组,提出一种基于双重混合粒子群算法的配电网重构策略。为提高粒子搜索效率、防止算法早熟,首先,等效简化配电网结构图,对支路分组,缩短编码维数;其次,将各粒子依据一定规则分组,采用基于混合蛙跳思想的二进制粒子群算法进行支路组搜索,且对粒子历史最优值进行多次分组,组内搜索采用二进制粒子群搜索算法。运用该方法分别对IEEE33节点配电系统和136节点配电系统进行仿真,并与遗传算法和粒子群遗传混合算法进行对比分析,结果表明该方法收敛速度快,可得到最优网络重构结果,有效降低网损。     

SRAM型FPGA的可重构容错结构研究

针对SRAM型FPGA,提出了一种基于动态可重构技术的容错设计方法,根据瞬态错误概率的高低来动态控制系统的冗余程度。在错误率低的时候,系统采用双备份比较（DWC）,具有较低的面积开销和功耗;在错误率高的时候,系统切换到三模冗余（TMR）排除单个错误的影响。采用基于代理逻辑（Proxy LUT）和早期获取部分可重构(EAPR)的设计方法,以ISCAS’85 benchmark电路中的大型代表电路为验证模块,叙述了动态可重构的容错结构的实现过程,并重点验证了动态可重构容错设计方法和其它静态容错方法相比,在面积和功耗上的优势,结果表明动态可重构容错结构相比混合容错结构而言,其面积开销和功率消耗较小。     

立体视频编码中视差估值算法的研究

视差估值是立体视频编码的重要组成部分。本文提出一种有效的基于分级块匹配的视差估值算法，它采用多分辨率结构，充分利用视差向量的特性，克服传统算法的缺陷，提高视差场的平滑度，明显降低视差编码开销和计算负荷。     

A reconfigurable real-time neuromorphic hardware for spiking winner-take-all network

The central nervous system receives a vast amount of sensory inputs, and it should be able to discriminate and recognize different kinds of multisensory information. Winner-take-all (WTA) consists of a simple recurrent neural network carrying out discrimination of input signals through competition. This paper presents a real-time scalable digital hardware implementation of the spiking WTA network. The need for concurrent computing, real-time performance, proper accuracy, and the reconfigurable device has led to the field-programmable gate array (FPGA) as the target hardware platform. A set of techniques is employed to lessen memory and resource usage. The proposed architecture consists of multiprocessing elements, which share hardware resources between a specific number of neurons. We introduce a novel connectivity array for neurons (dedicated to the WTA network) to cut down memory usage. Also, a multiplier-less method in the neuron model and a novel tree adder in the synapse processing unit are designed to improve computational efficiency. The proposed network simulates 4,500 neurons in real time on a Xilinx Artix-7 FPGA, while a scalable architecture facilitates the implementation of up to 20,000 neurons on this device. The pipeline structure can guarantee real-time performance for large-scale networks. Based on simulation and physical synthesis results, the presented network mimics biological WTA dynamics and consumes efficient hardware resources.     

梯级水库优化调度中的矩形体遗传算法

传统遗传算法中染色体的编码形式一般为链条形,即不论采用二进制编码还是实数编码,可行解均以链条的形式表现,遗传操作也是在这种链式编码的基础上进行的。当决策变量增多,链条加长时,这种遗传算法的计算效率变得很低。此外,在梯级水库优化调度中,由于上、下游水库间存在的耦合关系,使得上游水库基因段中某一位基因的改变将连锁式地引发下游各水库基因段中相应基因的改变,这种连锁变化在链式编码中的实现是较复杂的。为此,本文提出了矩形体编码的遗传算法,它可以有效提高传统遗传算法在处理这类问题时的效率,并使优化结果得到提高。最后通过一个算例,说明了该方法的可行性与有效性。     

多核混合可重构计算系统MRCS的设计

设计了一种面向计算密集型应用的多核混合架构可重构计算系统MRCS。其可重构处理器中的可重构阵列计算单元负责密集规则的运算,浮点处理器负责离散运算,配合灵活的本地缓冲,有效地提高了多核可重构计算系统对算法的适应性。实现了一个能够稳定地运行在100 MHz的基于FPGA的MRCS原型,并通过分别映射大维度浮点矩阵乘法、IDCT算法和运动估计算法进行性能验证。实验结果表明MRCS具有更高的计算效率和灵活性。     

基于快速提升小波变换的改进型SPIHT算法在图像压缩中的应用

为保证图像传输的实时性和在保证图像质量下获得高压缩比,对图像压缩技术提出了新的改进型算法。提出的基于快速提升(lifting)小波变换[1,2]的改进型SPIHT(SetPartitioninginHierarchicalTrees)[3]图像编码算法,引入快速提升小波变换以改进变换过程,且利用量化编码后出现许多连续零这一特点,将熵编码与SPI HT编码统一进行,一次完成,熵编码采用变长零游程方法。仿真结果表明,图像经该方法编码后峰值信噪比和效率上都得到了提高。该方法可以应用于电力系统中远程图像监控系统的     

CNN‐based architecture for real‐time object‐oriented video coding applications

This paper presents a new CNN‐based architecture for real‐time video coding applications. The proposed approach, by exploiting object‐oriented CNN algorithms and MPEG encoding capabilities, enables low bit‐rate encoder/decoder to be designed. Simulation results using Claire video sequence show the effectiveness of the proposed scheme. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

Adaboost算法并行硬件架构研究与FPGA验证

Adaboost算法级联目标检测方案使人脸检测向高速实时化迈进了一大步。但是该算法的计算复杂度高,需要存取的数据量非常大,如果采用纯软件的实现方案,会耗费相当多的CPU以及内存资源,难以达到实时检测的要求。本文分析了现有的Adaboost算法硬件架构,对访存效率,耗费的逻辑资源,检测速度等进行了分析,提出了一种基于检测窗口的阵列结构,利用硬件流水特性大大加速了检测过程。本设计通过Xilinx的Spartan3A-DSP型FPGA验证,可满足高清实时人脸检测的要求。