基于相似日和多集成组合的短期负荷预测

针对短期电力负荷预测精度低、泛化能力弱等问题,提出了一种基于相似日选取与多集成组合的短期电力负荷预测模型.首先利用最大信息准则MIC(maximal information coefficient)选取高相关变量作为模型输入;然后综合考虑MIC与灰色关联度,对气象敏感性较弱地区的负荷进行相似日选取;最后引入集成随机子空...     

基于可变形卷积的孪生网络目标跟踪算法

为解决多数基于孪生网络的跟踪算法存在骨干网络特征提取能力弱、模板不适应目标变化等问题,在SiamFC的基础上提出基于可变形卷积的孪生网络算法(DCSiam).首先,采用可变形卷积模块在不同方向上学习多层特征数据的自适应偏移量,增大卷积过程中的有效感受野;然后,通过多层可变形互相关融合得到最终响应图,以增强骨干网络的深层语义特征提取能力;最后,采用一种高置信度的模板在线更新策略,每隔固定帧计算响应图的峰值旁瓣比与最大值作为更新依据,使用加权的方式融合特征以更新模板.使用OTB2013、 OTB2015、VOT2016和VOT2017四个公共基准数据集对所提出算法进行跟踪性能评估,实验结果表明,在OTB2015数据集上, DCSiam算法整体精确率、成功率较基线分别提高9.5%和7.5%,很好地实现了复杂情况下的目标跟踪,验证了所提出算法的有效性.     

结合时空注意力机制和自适应图卷积网络的骨架行为识别

针对骨架行为识别对时空特征提取不充分以及难以捕捉全局上下文信息的问题,研究了一种将时空注意力机制和自适应图卷积网络相结合的人体骨架行为识别方案。首先,构建基于非局部操作的时空注意力模块,辅助模型关注骨架序列中最具判别性的帧和区域;其次,利用高斯嵌入函数和轻量级卷积神经网络的特征学习能力,并考虑人体先验知识在不同时期的影响,构建自适应图卷积网络;最后,将自适应图卷积网络作为基本框架,并嵌入时空注意力模块,与关节信息、骨骼信息以及各自的运动信息构建双流融合模型。该算法在NTU RGB+D数据集的两种评价标准下分别达到了90.2%和96.2%的准确率,在大规模的数据集Kinetics上体现出模型的通用性,验证了该算法在提取时空特征和捕捉全局上下文信息上的优越性。