简介:对含有动、静态背景的稳定图像处理时,对比了主成分追踪鲁棒主成分分析法(RPCA)、贝叶斯鲁棒主成分分析法(BayesianRPCA)和高斯混合模型的鲁棒主成分分析法(MoG-RPCA),3种方法对静态背景下的前景提取都较为完整.而动态背景下只有BayesianRPCA和MoG-RPCA提取出了完整的前景目标,但是BayesianRPCA计算速度很慢,且不能够处理复杂噪声.所以MoG-RPCA模型更具有对复杂噪声的适应性,动、静态背景情况下均提取出精度较高的前景目标,且具有较快的计算速度.当图像不稳定时,采用改进的MoG-RPCA模型对非稳定拍摄的抖动视频进行前景目标提取,并在第197帧抖动图像中清晰地提取出显著前景目标,且运算速度较快.在为了快速找到目标出现的帧时,对高斯混合模型背景差分法进行改进,利用K-means聚类算法快速得到聚类中心点,然后作为高斯混合模型背景更新时的初始化均值参数,从而提高在复杂场景下前景目标的检测精度.对于多角度追踪任务,不同角度、近似同一地点的多个监控视频图像中前景目标的提取,可采用跨摄像头视角跟踪结果融合的方法,然后对目标进行匹配.
简介:摘要为了有效改善电力系统的供电质量水平和配电网络的管控能力,针对当前配电网电能质量监控精度低、用时长、治理方法落后、缺乏相应的辅助工具等现实问题,提出基于一体化电网电能质量数据采集平台的监控方法研究。首先分析了配电网电能质量监控的原理,介绍了智能监测系统的构成;分别提取配电系统智能监控的三个特征识别参量,即配电网电压跌落分量、系统电压的闪变分量及波动、及由于不同幅值和频率产生的正弦波分量;最后基于电力通信、智能计算机网络监控系统等技术,实现对配电网络电能质量的智能监控、全面分析和综合决策。试验证明,采用改进方法相比传统方法监控精度提高了约58.83%,具有一定的有效性。
简介:远程FEA服务系统的总体结构采用B/S模式的3层网络体系结构,如图l所示,主要的网络管理功能和应用程序等都集中在服务中心。其工作流程为:用户通过浏览器访问FEA服务中心的Web服务器进行登录,系统验证用户身份后,根据用户权限进入操作页面。如果用户有委托分析的合作意向,可通过在线商务功能模块与服务中心采用视频会议、电子白板或NetMeeting等形式进行初步的分析任务描述和讨论,确定分析结果的形式、完成时间以及费用等,并最终签订委托合同,由服务中心分配给该客户唯一的分析任务编号和密钥。授权合同用户通过E—mail或FTP等文件传输工具将零件电子图纸和文档、使用条件和分析要求等数据和信息上传到服务中心后,分析服务功能模块必须根据客户提交的信息及委托的分析任务需求经过FEA过程规划和优化决策出最佳的分析方案,