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针对块匹配图像修复算法容易出现结构不连贯与块效应问题,提出一种两阶段图像修复方法.该方法通过增加相邻修复块在重叠区域的关联性约束,利用图像块关联匹配修复算法实现对降采样受损图像的粗修复,以保证图像主体结构的完整性;依据不同分辨率图像中像素点与其8邻域的线性相关性,引入带噪低秩矩阵填充算法对图像细节进行超分辨率精修复,使修复后图像的纹理与色彩变化具有连续性.实验结果表明,文中方法对包含渐变特征的自然图像修复具有更好的视觉效果. 相似文献
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太阳能在可再生能源中扮演越来越重要的角色,但是积灰和鸟粪等影响因素会降低太阳能电池板的发电效率,针对太阳能电池板的缺陷识别十分重要,为此基于改进的FasterR-CNN(fasterregion-basedconvolutionalneural network)算法对太阳能电池板的缺陷识别进行研究。网络的改进内容如下:实验样本量较少,首先采取了色域转换、旋转等操作以及mosaic数据增强方法,将主干网络替换为效果更好的RestNeSt-50网络;由于检测目标中积灰和鸟粪目标尺寸相差较大,采取了目标尺寸均衡策略;为了使分类和回归任务独立学习,采用了参数不共享双分支策略;并采用了Cosine学习率策略避免网络陷入局部最小值。以上改进方法使得评价指标平均准确率(mean average precision,m AP)值从基准模型的78.91%提升至94.05%。最后成功将单个太阳能电池板从无人机拍摄的图像中提取并修正角度,同时利用改进的FasterR-CNN算法进行缺陷识别,结果表明所提方法可以更准确地识别出积灰和鸟粪等缺陷。 相似文献
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随着智能电网的不断推进与传感技术的高速发展,我国电网用电侧数据逐步呈现出高复杂度、高冗余度的幂指数增长态势。传统的用电行为模式检测技术已无法满足其分析处理需求。为此提出基于稀疏随机森林模型的用电侧异常行为模式检测方法。该方法首先利用时间窗函数与Bootstrap重采样,建立用电侧行为模式信息簇。其次,利用基于随机权网络的有监督学习得到随机森林模型。最后,对随机森林模型进行稀疏化,并依据异常积累量指标判定样本有无异常。仿真对比实验验证了提出的稀疏随机森林模型的精确性与高效性。此外,通过多种体量数据下的Hadoop分布式计算实验,验证了基于稀疏随机森林的用电侧行为模式检测方法对用电侧大数据的高效处理能力。 相似文献
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为解决多元时间序列中的异常数据问题,在分析已有研究方法的基础上,提出一种基于分割聚类算法和长短期记忆网络结合的大数据异常检测方法。建立多元时间序列聚类模型,采用流水线模型和交替方向乘子法求解,得到子数据分段;使用长短期记忆网络重构各子序列,比较与原始序列的残差检测出异常数据点。以变压器监测数据为例进行异常检测,检测结果表明,该方法具有较高的检测精度。 相似文献
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提出一种基于局部几何结构相似性和协同表示的超分辨率图像重建算法.该算法利用l2范数正则化的协同表示和局部几何相似约束模型求解低分辨率图像块在低分辨率字典下的线性表示系数,并利用这一系数重构出高分辨率图像块.文中基于l2范数的系数求解模型可得到解析解而不涉及局部最小解,相较于l1稀疏性约束具有较低的复杂度.实验结果表明,该算法对小尺寸超分辨率图像重建可行且有效,并在重构效果上具有明显的优越性.进一步研究表明,在放大因子增大和存在噪声的情况下,该算法较传统算法重构效果也有显著提高. 相似文献