融合视觉词与自注意力机制的视频目标分割

目的 视频目标分割(video object segmentation,VOS)是在给定初始帧的目标掩码条件下,实现对整个视频序列中感兴趣对象的分割,但是视频中往往会出现目标形状不规则、背景中存在干扰信息和运动速度过快等情况,影响视频目标分割质量。对此,本文提出一种融合视觉词和自注意力机制的视频目标分割算法。方法 对于参考帧,首先将其图像输入编码器中,提取分辨率为原图像1/8的像素特征。然后将该特征输入由若干卷积核构成的嵌入空间中,并将其结果上采样至原始尺寸。最后结合参考帧的目标掩码信息,通过聚类算法对嵌入空间中的像素进行聚类分簇,形成用于表示目标对象的视觉词。对于目标帧,首先将其图像通过编码器并输入嵌入空间中,通过单词匹配操作用参考帧生成的视觉词来表示嵌入空间中的像素,并获得多个相似图。然后,对相似图应用自注意力机制捕获全局依赖关系,最后取通道方向上的最大值作为预测结果。为了解决目标对象的外观变化和视觉词失配的问题,提出在线更新机制和全局校正机制以进一步提高准确率。结果 实验结果表明,本文方法在视频目标分割数据集DAVIS (densely annotated video segmentation)2016和DAVIS 2017上取得了有竞争力的结果,区域相似度与轮廓精度之间的平均值J&F-mean (Jaccard and F-score mean)分别为83.2%和72.3%。结论 本文提出的算法可以有效地处理由遮挡、变形和视点变化等带来的干扰问题,实现高质量的视频目标分割。     

低压微电网逆变器并联系统控制策略研究

在低压微电网中,逆变器并联系统容易受传输线路阻抗的影响,使得同容量并联的系统也无法实现功率均分。首先,结合2台逆变器并联系统,推导出不同传输阻抗性质下的功率计算方法。然后,以阻性为背景,分析环流产生的原因,以及传统下垂控制无法实现功率均分的机理。在传统下垂控制的基础上,引入负载电压反馈和微分控制,可以抑制传输线路阻抗对功率均分的干扰,提高系统的稳定性。最后,通过仿真和试验验证了控制策略的有效性。     

基于QPCI控制的微电网并网逆变器控制技术研究

为了保证微电网中并网逆变器在基频附近也具有较好的动稳态特性,提出一种准比例复数积分（QPCI）控制策略。首先结合单相并网逆变器数学模型进行静稳态理论分析;其次采用延时法虚拟坐标系和全通滤波器实现基于QPCI控制的单相并网逆变器的直接电流控制;对2种控制方案进行对比,发现采用全通滤波器实现QPCI控制简单易行。最后通过仿真和实验进行有效性验证,结果表明QPCI控制的单相并网逆变器在基频附近具有良好的静稳态性能。