建筑能耗分析中透过玻璃窗日射负荷占有较大比重,B IN能耗计算方法(也叫温、湿频数法)认为该项负荷与温度成简单的线性关系,这样处理过于粗略。一方面日射负荷与温度不是直线关系;另一方面确定两点时,负荷所对应的代表温度的选取主观因...建筑能耗分析中透过玻璃窗日射负荷占有较大比重,B IN能耗计算方法(也叫温、湿频数法)认为该项负荷与温度成简单的线性关系,这样处理过于粗略。一方面日射负荷与温度不是直线关系;另一方面确定两点时,负荷所对应的代表温度的选取主观因素很大,缺乏客观标准。针对这个问题,先得到逐日最大日射得热因数DJ m ax,乘以逐时冷负荷系数得到透过玻璃窗日射负荷与温度的全年逐时详细关系。再按朝向统计不同温度下日射负荷的平均值,得出温度与冷负荷的实用关系,经过统计处理计算方法仍可以比较简单。并将这种方法求得的冷负荷与原方法作了比较。由于它反映了温度与该部分冷负荷的真实关系,使负荷和能耗计算精度提高。并以成都南向玻璃窗为例介绍了新统计关系的使用方法。展开更多
当前篡改图像识别算法在对组合篡改图像进行识别时,主要采用对像素或者块进行逐一匹配的方法来检测,导致识别精度不高、鲁棒性差等不足,为此提出改进的SURF耦合分级聚类的图像信息真伪决策算法。采用积分图像模型计算矩形区域像素强度...当前篡改图像识别算法在对组合篡改图像进行识别时,主要采用对像素或者块进行逐一匹配的方法来检测,导致识别精度不高、鲁棒性差等不足,为此提出改进的SURF耦合分级聚类的图像信息真伪决策算法。采用积分图像模型计算矩形区域像素强度的总和,通过计算Hessian矩阵提取特征点,构建圆形筛除器对SURF进行改进,对特征点数量进行整定,提高算法效率;引入最优节点优先方法 (best bin first method,BBF)对最近邻进行搜索,通过对特征点的特征描述符进行计算,完成特征点匹配;利用分级聚类方法,对特征点进行集群,创建层次树,完成图像的篡改检测。仿真结果表明,与当前图像篡改识别技术相比,所提算法具有更强的鲁棒性以及更高的检测精度。展开更多
文摘建筑能耗分析中透过玻璃窗日射负荷占有较大比重,B IN能耗计算方法(也叫温、湿频数法)认为该项负荷与温度成简单的线性关系,这样处理过于粗略。一方面日射负荷与温度不是直线关系;另一方面确定两点时,负荷所对应的代表温度的选取主观因素很大,缺乏客观标准。针对这个问题,先得到逐日最大日射得热因数DJ m ax,乘以逐时冷负荷系数得到透过玻璃窗日射负荷与温度的全年逐时详细关系。再按朝向统计不同温度下日射负荷的平均值,得出温度与冷负荷的实用关系,经过统计处理计算方法仍可以比较简单。并将这种方法求得的冷负荷与原方法作了比较。由于它反映了温度与该部分冷负荷的真实关系,使负荷和能耗计算精度提高。并以成都南向玻璃窗为例介绍了新统计关系的使用方法。
文摘当前篡改图像识别算法在对组合篡改图像进行识别时,主要采用对像素或者块进行逐一匹配的方法来检测,导致识别精度不高、鲁棒性差等不足,为此提出改进的SURF耦合分级聚类的图像信息真伪决策算法。采用积分图像模型计算矩形区域像素强度的总和,通过计算Hessian矩阵提取特征点,构建圆形筛除器对SURF进行改进,对特征点数量进行整定,提高算法效率;引入最优节点优先方法 (best bin first method,BBF)对最近邻进行搜索,通过对特征点的特征描述符进行计算,完成特征点匹配;利用分级聚类方法,对特征点进行集群,创建层次树,完成图像的篡改检测。仿真结果表明,与当前图像篡改识别技术相比,所提算法具有更强的鲁棒性以及更高的检测精度。
