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基于图像识别技术的变电站设备短路损耗工况检测模型算法_王铭民

传统检测模型中变电站设备运行工况识别目标与背景分界模糊,导致变电站涉及短路损耗工况检测效率较低,针对该问题,提出了基于图像识别技术的检测模型算法。将图像转化为二值图像,提取二值图像特征矢量,采用支持向量机识别变电站设备运行工况。结合图像识别技术有效分离出待识别目标与背景,以计算机集成制造系统CIM资产为基准,建立运行待识别目标工况检测模型,由此完成变电站设备运行工况检测模型算法研究。通过实验对比结果可知,该模型最高检测效率可达到97%,能够有效反映变电站设备运行工况,进而减轻调度工作人员的工作强度,提高检测效果,对变电站在线检测系统研发具有参考价值。

  • 2021-06-17
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模型转换符号距离场算法实现_乐璐

在现代实时渲染中,主要目标是生成高质量清晰的画面,其中距离场技术可以生成高质量的画面效果并且没有额外的开销,受到众多关注。随着现代计算机硬件的发展,使用距离场进行实时效果的渲染成为可能。距离场为生成更真实的环境光遮蔽、阴影等效果提供一种简单有效的方法。根据已有的模型文件生成距离场对在现代游戏开发中运用基于距离场的效果非常重要。给出一种将模型转换成符号距离场的方法,该方法生成的距离场精度高,易于实时渲染使用。

  • 2021-06-17
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基于高级模型迭代重建算法的低管电_省略_对上腹部图像质量及辐射剂量的影响_陈春妙

目的:探讨基于高级模型迭代重建算法（ADMIRE）的低管电压CT扫描对上腹部图像质量和辐射剂量的影响。方法:收集2016年11月至2017年9月丽水市中心医院上腹部平扫患者200例,随机分对照组50例和实验组150例,均采用ADMIRE,对照组管电压为120 k V。实验组根据体质量指数（BMI）分为低管电压A、B、C组,管电压分别为80、90、100 k V。比较各组图像的主观评分、背景噪声标准差（SD）、肝脏信噪比（SNR）、肝脏对比噪声比（CNR）以及有效辐射剂量（ED）。

  • 2021-06-16
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基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化_张小强

目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高。

  • 2021-05-07
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基于遗传算法_支持向量机模型的快速公交行程时间算法研究_熊浩

为提高快速公交到站时间预测的准确性,提出应用以遗传算法参数寻优的支持向量机方法。将公交行程时间分为行驶时间和站台时间,用遗传算法训练参数,用支持向量机（SVM）进行学习和预测。利用上海某中运量公交线路11月的3天调查数据训练支持向量机模型,用另一天的数据进行验证。实验表明,基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型跟实际更加匹配。

  • 2021-05-07
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参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法_陈红

为了提高图像分割的速度,提出一种参数化水平集活动轮廓模型的快速图像分割算法.该算法中的水平集函数由参数向量确定,而非带符号距离函数,降低了水平集函数的维度.将参数化的水平集函数嵌入到经典的LGDF（local Gaussian distribution fitting）模型中进行图像分割,不需要重新初始化和额外的正则项,同时可选择较大迭代步长.实验结果表明:所提方法能够有效地分割超声、CT和核磁等医学图像,与带有正则项的分割算法LGDF和最近提出的快速分割算法MSLCV相比,在保证分割精度的同时,计算速度得到了明显提高.

  • 2021-05-07
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基于模型驱动的图像处理算法实现及优化_王子豪

作为嵌入式软件领域的一个重要发展方向,基于模型驱动的软件开发方法越来越受到开发人员重视。SCADE作为一种较为成熟的模型驱动开发工具,已得到了一定的应用,但其是否对各种建模场景均适用还有待研究。本文对利用SCADE建立图像处理算法模型进行了尝试,针对Sobel算法,设计了正确的算法模型,并对模型进行分析,总结了相应的优化方案。经过实验验证,优化方案可有效地提升程序执行效率。

  • 2021-05-06
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基于大数据集域自适应快速算法的图像特征智能识别模型构建_王鹏宇

通常采用图像特征智能识别以提高对图像高频成分的识别度。基于大数据集域自适应快速算法构建图像特征智能识别模型。在图像特征智能识别模型构建过程中,对于图像特征智能识别过程中容易产生伪图像特征识别、细节性模糊与图像特征智能识别的不间断性问题,使用大数据集域自适应快速算法可以提高图像特征智能识别的效率。经过实验表明,基于大数据集域自适应快速算法的识别特征模型能够有效提升微小图像特征平均识别率,且鲁棒性较好。

  • 2021-05-06
  • 阅读606
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