河南濮阳:春运期间排查一起铁路用频干扰

为做好2022年春运期间民航、铁路安全运行无线电专用频率保护工作,根据河南省工信厅无线电管理局的要求,濮阳无线电管理局在做好疫情防控的基础上,加强组织,主动作为,加强对濮阳火车站及沿线电磁环境的监测,全力做好春运期间铁路安全运行无线电频率保护工作.     

基于CVMD-GRU-DenseNet混合模型的短期电力负荷预测

针对电力负荷时序变化非线性和多周期性特点，提出一种基于分解-预测-重构框架的CVMD-GRU-DenseNet短期负荷预测方法。分解阶段依据子序列间的相关熵确定VMD最佳分解数，提高负荷序列分解质量；预测阶段针对各子序列特点筛选输入特征，规律性强的低频分量采用GRU神经网络预测模型，强随机性的高频分量采用DenseNet神经网络预测模型；最后将各分量的预测结果重构为负荷预测曲线。湖北某市四季的实际负荷算例结果表明，该方法能有效提高短期负荷预测精度，并具有较强的泛化能力。     

融合特征增强与DeepSort的疲劳驾驶检测跟踪算法

为了提高疲劳驾驶检测过程中面部特征识别的连续检测性和鲁棒性，降低车载终端的配置需求，设计了一种轻量化的人脸检测跟踪方法用于驾驶员疲劳检测。首先，采用MobileNetv3-Small作为面部特征提取主干轻量化网络模型，引入简单无参数注意力模块(simple, parameter-free attention module, SimAM)和深度超参数化卷积(depthwise over-parameterized convolutional, DOConv)构建特征映射和轻量化特征增强模块深度优化和关注人脸区域信息。然后融合DeepSort进行连续分类跟踪，优化面部遮挡对检测性能的影响。接着将人脸特征检测和关键点结合，根据单位时间内眼睛闭合时间百分比(percentage of eyelid closure over the pupil over time, PERCLOS)疲劳阈值、连续闭眼帧数和打哈欠总数判别疲劳驾驶。实验结果表明，模型的平均精度均值和查全率达到了98.9%和97.2%,提高了1.8%和6.3%;同时，浮点运算量仅为基准模型的28.3%,模型体积仅为7 MB。最终得出...