深度运动图耦合正则化表示的行为识别算法

为了提高图像行为的识别精度,使其能够准确判别行为识别中的微小变化以及遮挡问题,提出了基于深度运动图(depth motion maps,DMM)与正则化协同表示的行为识别算法。首先,将深度图像序列投射到3个正交平面上,得到了3个方向的投射图。对于不同的投射图,通过测量两个连续映射之间的绝对差值来表示运动能量,并将所有深度图像序列中运动能量进行叠加,获得了3个方向的深度运动图。随后,根据这些投射图,DMM能从多个方向获取更多具有判别力的运动信息。再引入Hough变换(Hough transform,HT)算子,提取DMM中3个方向的HT特征,并其进行归一化融合,获取DMM-HT特征。最后,引入Tikhonov正则化计算系数向量,构建正则化协同表示分类器,对每个位置样本的分类标签完成深度行为分类学习,实现人体行为的准确识别。实验数据表明,与当前行为识别技术相比,算法具有更强的鲁棒性,能完成各种行为的识别,在遮挡、噪声等干扰条件下具有更高的识别精度。所提算法能够较好地适应复杂环境下的人体动作准确识别,在智能家居、视频监测、人机交互等领域具有良好的参考价值。     

基于加权三视角运动历史图像与时序分割的动作识别算法

针对当前人体动作识别算法中由于人体躯干遮挡而导致其检测精度不佳的问题,提出了一种基于加权三视角运动历史 图像耦合时序分割的动作识别算法。 首先,为了有效描述动作的形状和空间分布,从视频序列中提取运动历史图像(motion history image,MHI)。 随后,应用深度相机(Kinect 相机)来提取深度图像,以获取人体目标的动作前景轮廓。 为了识别由于身体 部位造成的自我遮挡,动作前景轮廓被投影到 3 个视角(3V)平面,形成 3V-MHI,增强了对动作的正确提取,利用 3V-MHI 构造 了一个用于记录观测运动轨迹的 MHI,克服了单视角 MHI 的信息局限性。 然后,利用时序分割( temporal segmentation,TS),根 据相邻的 3V-MHI 来计算动作的能量和方向的变化,以检测运动的开始和结束,从而输出运动结果。 此外,计算 MHI 的梯度值 作为每个平面对应的权重,从而得到加权 3V-MHI。 最后,将提取的每个直方图运动模板与预先建立的数据库进行比较,完成动 作的分类识别。 实验表明,该方法能有效地解决自遮挡问题,在复杂环境和光照变化下有较高的准确性与鲁棒性。     

基于改进U-net和CNN的绝缘子自爆检测方法研究

针对绝缘子自爆故障人工检测效率低,成本高的问题,基于改进U-net和卷积神经网络（CNN）模型,提出一种可有效识别绝缘子自爆故障的双阶段目标检测算法。首先,在语义分割阶段使用改进U-net模型,通过翻倍提高图像分辨率的方法有效提高图像分割精度。其次,在图像分类阶段提出更适合所提问题且有效提高分类准确度的新型CNN模型。最后,使用无人机拍摄的绝缘子图片为实验数据进行实验。实验结果表明所提算法识别精度较高。     

高效高精度光照自适应的 ORB 特征匹配算法

针对非均匀光照下ORB图像特征检测算法存在特征点过于聚集、匹配准确率不高等问题,提出了一种高效高精度光照自适应的ORB图像特征匹配算法。利用自适应阈值提取待测图像的oFAST特征点,通过优化的四叉树分解法均匀分配,进一步提高了低照度或高曝光区域特征点的数量,随后,根据汉明距离进行特征匹配,使用改进的RANSAC算法剔除误匹配,提高ORB算法中特征点的匹配准确率。实验结果表明,针对具有明显光照变化的数据集,相较于ORB、MA、Y-ORB及S-ORB算法,本文算法的平均特征分布均匀度提高13.1%,特征提取时间节省26.3%,综合评价指标提升18.5%,可高效完成复杂场景变化下的特征匹配,对目标识别和三维重建等领域具有较强的应用价值。     

基于Faster R-CNN的复杂背景下绝缘子目标检测

由于无人机巡检图像中复杂背景的干扰以及航拍角度等外在因素的影响，会给绝缘子目标的识别带来一定的难度。常用的Faster R CNN模型在进行复杂背景下绝缘子目标检测时，存在远处的或被遮挡的小目标绝缘子的漏检问题，所以本文在现有的Faster R CNN模型上选择ResNet101作为骨干网络，引入FPN结构提高对被遮挡的小目标绝缘子的检测精度，降低了受遮挡影响的目标的漏检率，并增加通道注意力机制SENet以增强绝缘子特征，提高特征表达能力。实验结果表明，该基于Faster R CNN的改进模型在复杂背景下绝缘子目标检测中达到精度AP50为932%，相较于基线模型AP50提高了64%，并且优于目前一些先进的目标检测模型，对复杂背景下绝缘子的检测精度高，解决小目标绝缘子误检和漏检问题。     

薄壁零件复杂光照情况下的轮廓特征识别

针对工业生产线薄壁零件识别中存在的零件轮廓识别受光照影响较大的问题,将颜色恒常性技术应用到工业生产线轮廓识别中,基于Retinex、HSI及边缘检测算法的基本原理,提出了一种薄壁零件复杂光照情况下的轮廓特征识别算法用于薄壁零件的图像恢复和轮廓识别。该方法首先使用HSI颜色空间对图像的亮度进行提取,然后利用改进Retinex算法来对获取的零件图象进行自适应图像增强,滤除图像中的光照变化信息,之后在此基础上对图像进行灰度化处理,最后采用Canny算法识别薄壁零件的边缘,进一步提取薄壁零件的有效轮廓特征。实验结果表明:该算法能够快速、准确地识别复杂光照情况下的薄壁零件的轮廓信息,满足工业流水线检测的需求。     

基于改进 KCF 算法和多特征融合的车辆跟踪研究

针对目前车辆跟踪研究算法中,核相关滤波算法(KCF)在复杂背景下存在特征提取单一以及尺度无法自适应的不足,本文提出一种多特征融合的尺度自适应算法。该算法以颜色直方图信息作为颜色特征,将具有更多语义信息的高层卷积特征和拥有较高分辨率的底层卷积特征作为深度特征,并与颜色特征进行自适应特征融合。然后,采用上下文图像对目标背景信息进行约束优化,并通过平均峰值相关能量检测衡量响应置信度,最后利用高置信度的跟踪结果来避免模型易受干扰的问题。通过在OTB100数据集上的实验表明,本文算法的精度分别比其他的主流跟踪算法Staple、SAMF、KCF、TLD、DSST和CSK高出4.9%, 5.7%, 10.2%, 10.3%, 23.4%, 29.7%。     

基于稠密连接时空双流网络的行为识别方法研究

针对视频中复杂人体动作识别精度低、效率差的问题,提出了一种时空特征提取的稠密连接网络模型。首先利用两个稠密连接网络进行时空特征的提取;其次构建时空网络间的稠密连接,将时间网络中提取到的特征信息逐层输入到空间流网络中,提高两个流的时空交互性;然后使用LSTM网络分别对双流网络特征进行处理得到两个流的预测结果;最后融合双流网络的预测结果,从而实现视频中复杂行为的识别。在UCF101和HMDB51两个基准数据集上进行对比实验,得到94.69%和68.87%的准确率,优于其他算法。实验证明,本文模型可增加时空网络之间的交互性,有利于对复杂人体动作的识别。     

侧窗自适应彩色增强算法在司机行为识别系统中的应用研究

外界光照的变化容易干扰机车司机室视频的图像质量，出现图像亮度异常现象，导致司机行为识别系统检测精度下降。针对此问题，提出了一种基于侧窗滤波的自适应非线性彩色增强算法，并设计了一种新型司机行为识别系统。首先利用主聚类推定算法，建立图像照度分类模型，将司机室视频图像分类为低光照、正常光照和曝光3种场景。然后采用本文所提算法对低光照图像进行增强，有效提高了图像亮度、对比度和加强了暗区细节信息。最后利用深度学习方法，建立了基于YOLOv3的司机行为检测模型。为证明可行性，选取某铁路局机务段的6A视频在NVIDIA视频分析服务器上进行试验，结果表明本文提出的低光照图像增强算法能够更好地改善图像质量，利用YOLOv3对增强后的低光照场景图像进行目标检测，项点的检测精度达到了97.20%,与优化前相比提高了6.33%,满足机务段视频智能分析的实际需求。     

基于动态自适应相关滤波的复杂场景目标跟踪算法

为解决目标变化、场景非均匀照明等复杂场景下的目标跟踪问题,提出了一种复杂场景下基于动态自适应相关滤波的目标跟踪算法。该算法首先构造一组几何失真的目标参考图像的版本,然后基于组合滤波器的思想,将构造的适用于每个图的最优模板组合起来;同时为避免下一帧中预先指定目标预期位置的需要,算法采用基于时间序列的预测机制,通过考虑目标的运动学来提高跟踪精度;最后该算法设计了重新初始化机制,在系统发生故障时算法进行重启。仿真结果表明,所提的算法的跟踪精度和跟踪效率上优于现有的算法,从而验证了所提算法的有效性和可行性。     

220 kV变电站10 kV直供负荷的改善措施及其经济分析

为了协调220 kV与110 kV变电站布点关系,结合某省220 kV变电站三卷变压器10 kV低压侧直接向负荷供电（简称直供）的实际情况,对全省220 kV变电站进行统计分析,研究其直接供电的现状及运行中反映的问题,并有针对性地从技术和经济层面提出解决办法：对10 kV直供负荷供电时,将配电网规划和10 kV直供负荷相结合,优化配电网的结构,合理利用220 kV变电站的容量,由220 kV变电站向周边10 kV负荷系统直接供电,在确保供电可靠性的情况下,控制10 kV线路的送电距离。以上措施可挖掘现有电网的供电潜能,降低线路损耗,使电网布局更趋合理。     

大规模储能系统发展现状及示范应用

随着储能技术的飞速发展,大规模储能系统已经成为保证电力系统可靠供电的一个重要手段。介绍了储能技术的类别及其在电力系统中的作用,并阐述了其在电力系统中的应用研究现状和目前的主要示范应用实例,论述了储能技术未来发展趋势。     

智能变电站中高频开关电源技术应用

高频开关电源因其性能可靠、体积小、效率高等优点,已广泛应用于智能变电站直流系统中,为变电站安全、可靠运行提供保障。首先简单介绍了交直流一体化电源系统,然后分别对直流充电模块、通信电源模块、UPS电源模块作了详细分析,重点研究了高频开关电源的N+1冗余技术和均流技术。通过研究发现,这2种技术的应用提高了高频开关电源模块的可靠性。高频开关电源能够满足智能变电站对直流系统可靠性的要求。     

微电网概率性最优的储能容量研究

针对可再生能源发电受外界环境影响较大、难以控制,接入微电网后对其安全运行带来很大挑战的问题,指出在微电网中接入储能装置可有效地解决此问题;研究了微电网孤岛运行时储能容量的确定方法,提出了一种概率性最优的储能容量确定方法：计算了微电网调度出力与负荷需求的功率差额,并根据其概率函数密度曲线确定储能系统的最大充放电功率;根据储能系统不同时刻其充、放电量累计值的概率函数密度曲线,求出其最优储能容量,使电网能实现经济效益最优和可再生能源利用率最大。采用该方法确定微电网储能容量,具有求解方法简捷、所需储能容量小的特点。     

基于先验方差的发电机惯量辨识数据质量评估

发电机惯量是电力系统频率特性分析与在线应用的重要参数。基于发电机正常运行时机端有功功率和频率的类噪声信号可对发电机惯量进行实时辨识。然而实测数据质量存在的缺陷,导致现有算法对实测数据辨识效果较差。为解决该问题,本文以谱分析与系统辨识理论为基础,通过参考系统估计、模型参数方差估计、惯量方差估计三个步骤,建立惯量辨识结果的先验方差统计量,在进行辨识前对类噪声数据段进行评价和筛选,提升了惯量辨识的准确度。基于仿真数据和实测数据的数据评估筛选结果验证了本文提出方法的有效性。结果表明,先验方差较小的数据段,惯量辨识的准确度较高。     

1 000 kV皖南-浙北特高压线路工频参数测试干扰及结果分析

特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明：皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。     

基于暂态相关性分析的小电流接地故障选线方法

小电流接地系统发生单相接地故障时,接地点产生的暂态故障电流包含了整个系统中全部的暂态故障电流特征量。非故障线路的三相暂态电流主要表现为对地电容电流,考虑到系统中存在的电感影响,健全线路中的两相电流差非常小,且波形与自身的暂态零序电流明显不相关,而故障线路的两相电流差与其暂态零序电流表现出明显的相关性。利用这一特征,首先对母线电压进行小波变换,通过三相近似系数比例AR检测配电网是否发生了单相接地故障,并找出故障相;然后,运用相关性分析比较各条线路的两相电流差与零序电流的相关性,能够正确地选出故障线路,文章通过MATLAB/SIMULINK建模,验证了该方法的正确性。     

East China Market in Dire Need of Three Major Breakthroughs

Since started as a pilot project of regional power marketin June, 2003, East China power market has been actively andsteadily progressing, and has promulgated in succession amarket establishing program, market operating rules andspecifications for the functions of technical support systems.The technical support systems have been built up by stagesincluding the master station system in East China region and     

12th International Conference on Electronic Measurement & Instruments(ICEMI'2015)

正Qingdao,China 7.16-19,2015 The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products     

ICEMI' 2015征文通知（英文）

正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products