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小目标检测作为目标检测中一项极具挑战性的项目, 广泛分布于日常生活中, 在视频监控场景中, 距离摄像头约20 m远处的行人人脸就可以被认为是小目标. 由于人脸可能相互遮挡并容易受到噪声和天气光照条件的影响, 现有的目标检测模型在这类小目标上的性能劣于中大型目标. 针对此类问题, 本文提出了改进后的YOLOv7模型, 添加了高分辨率检测头, 并基于GhostNetV2对骨干网络进行了改造; 同时基于BiFPN和SA注意力模块替换PANet结构, 增强多尺度特征融合能力; 结合Wasserstein距离改进了原来的CIoU损失函数, 降低了小目标对锚框位置偏移的敏感性. 本文在公开数据集VisDrone2019以及自制的视频监控数据集上进行了对比实验. 实验表明, 本文提出的改进方法mAP指标在VisDrone2019数据集上提高到了50.1%, 在自制视频监控数据集上高于现有方法1.6个百分点, 有效提高了小目标检测的能力, 并在GTX1080Ti上达到了较好的实时性. 相似文献
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基于因子和趋势分析反馈的多元回归负荷预测 总被引:1,自引:2,他引:1
提出一种基于因子和趋势分析反馈的考虑气象因素的多元回归预测模型,降低预测算法精度验证的计算负担。首先通过因子分析对气象和负荷指标进行相关性计算;其次,通过趋势分析量化历史负荷数据在时间尺度上的变化;然后,通过多元非线性回归模型,将气象指标作为自变量,负荷数据作为因变量进行函数拟合;最后,通过拟合出的历史预测数据与气象指标进行因子分析和趋势分析,并与第一步得到的数据进行动态相对误差计算,将动态误差反馈给多元回归预测模型。以某地区的实际负荷为例进行验证,结果表明该方法得到的预测精度高,且计算时间短。 相似文献
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针对标准Capon波束形成器中真实导向矢量与期望导向矢量存在误差时,其性能会急剧下降的问题,提出了基于加权空间平滑与导向矢量估计相结合的鲁棒波束形成算法。该算法利用加权空间平滑方法,对子阵进行特殊的划分,根据子阵间自相关矩阵与互相关矩阵权重差异,采用嵌套的方式获得加权矩阵,继而得到更加精确的协方差矩阵,接着,使用不确定范围约束期望导向矢量来获得真实导向矢量。仿真结果表明,和传统的自适应波束形成算法相比较,本文算法在面对协方差矩阵中含有期望信号以及角度失配问题时,鲁棒性得到明显提升。 相似文献
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工程中常通过不同类型的变换器灵活级联以实现不同的功能,然而变换器级联系统中前、后级变换器之间的相互作用可能会导致系统稳定裕度不足甚至失稳,不同类型的模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)级联也将面临稳定性问题。建立了MMC型级联变换器的稳定性分析模型,并提出了一种基于串联阻尼电阻的稳定性提升策略。首先,建立了MMC型AC/DC变换器和DC/DC变换器的阻抗模型,在稳态工作点附近推导出两种MMC型变换器的小信号模型,从而获得前级变换器的输出阻抗和后级变换器的输入阻抗。其次,分析了MMC型级联变换器的稳定性,结果表明,当前级变换器输出阻抗与后级变换器输入阻抗不匹配时,级联系统稳定性裕度可能不足导致系统失稳。进而,分析了MMC型级联变换器的平波电感、桥臂电感和子模块电容等一次参数对级联系统稳定性的影响。最后,提出了一种基于串联阻尼电阻的稳定性提升方法,并给出了串联阻尼电阻的选择建议。仿真结果表明提出的稳定性控制方法可有效提升MMC型变换器级联系统的稳定性。 相似文献
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