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基于稠密光流算法的运动目标检测的Python实现
被引量：
12
1
作者
欧阳玉梅
《现代电子技术》
2021年第1期78-82,共5页
在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现“重影”“空洞”及“拖尾”现象从而导致识别准确率低。将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(D...
在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现“重影”“空洞”及“拖尾”现象从而导致识别准确率低。将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(DOF)计算各像素点位移矢量的光流矩阵,将光流信息转化到HSV空间,并利用Sobel算子进行边缘检测以提高检测效果。实验结果表明,在运动目标与背景对比度低的场景中及速率不同的多运动目标场景中,所提算法皆能实现准确识别与追踪,而且避免了“重影”“空洞”及“拖尾”问题,具有很好的抗干扰能力和识别精确性。
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关键词
运动目标检测
稠密光流算法
光
流
矩阵计算
光
流
信息转化
边缘检测
系统设计
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职称材料
基于地基云图数据多维特征融合的光伏功率预测算法
被引量：
1
2
作者
吐松江·卡日
吴现
+3 位作者
马小晶
雷柯松
余凯峰
司伟壮
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第11期84-94,共11页
针对传统光伏功率预测算法无法获取准确云层状态信息和预测精度低等问题,提出一种基于地基云图与双流数据融合的光伏功率预测算法。首先,利用地基云图提供的精确云层状态信息,结合稠密光流法获取相邻帧图像间的时空特征与细节变化特征...
针对传统光伏功率预测算法无法获取准确云层状态信息和预测精度低等问题,提出一种基于地基云图与双流数据融合的光伏功率预测算法。首先,利用地基云图提供的精确云层状态信息,结合稠密光流法获取相邻帧图像间的时空特征与细节变化特征。其次,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在特征提取上的优势和残差网络在模型学习中抑制信息丢失上的优势,提升预测模型对光伏功率与图像数据间长期映射关系的学习能力。此外,引入注意力机制弥补模型训练过程中关键信息利用不充分的缺陷。实验结果表明,地基云图与光流数据的加入为多云天气提供了更多时空特征。与基准模型相比,其晴天与多云情况下均方根误差(root mean squared error,RMSE)指标和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标分别降低了15.50%、11.65%、4.05%与5.15%,有助于充分利用云层运动状况来实现准确可靠的光伏电站输出功率预测,提升光伏电站调度工作的及时性与准确性。
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关键词
深度学习
功率预测
地基云图
注意力机制
稠密光流算法
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职称材料
基于改进CNN框架的人体动作识别
被引量：
4
3
作者
于华
智敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2071-2075,共5页
针对视频中人体复杂的动作识别问题,提出融合改进的时间和空间网络的人体动作识别算法(spatio-temporal STCNN)。在特征提取阶段,空间网络采用改进的卷积神经网络(CNN)框架,将空间仿射变换网络(STN)与CNN框架进行融合,时间网络结合改进...
针对视频中人体复杂的动作识别问题,提出融合改进的时间和空间网络的人体动作识别算法(spatio-temporal STCNN)。在特征提取阶段,空间网络采用改进的卷积神经网络(CNN)框架,将空间仿射变换网络(STN)与CNN框架进行融合,时间网络结合改进的多帧稠密光流算法,采用与空间网络相同的CNN结构;在分类识别阶段,采用加权求和的方式对时空特征进行融合,通过softmax分类器进行分类识别;在标准的人体动作数据集HMDB51和UCF101上进行实验,实验结果表明,该算法相比其它人体动作识别算法能达到更好的识别效果。
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关键词
人体动作识别
算法
卷积神经网络
空间仿射变换
稠密光流算法
分类器
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职称材料
题名
基于稠密光流算法的运动目标检测的Python实现
被引量：
12
1
作者
欧阳玉梅
机构
桂林电子科技大学信息科技学院
出处
《现代电子技术》
2021年第1期78-82,共5页
基金
2018年度广西高校中青年教师基础能力提升项目(2018KY0828)。
文摘
在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现“重影”“空洞”及“拖尾”现象从而导致识别准确率低。将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(DOF)计算各像素点位移矢量的光流矩阵,将光流信息转化到HSV空间,并利用Sobel算子进行边缘检测以提高检测效果。实验结果表明,在运动目标与背景对比度低的场景中及速率不同的多运动目标场景中,所提算法皆能实现准确识别与追踪,而且避免了“重影”“空洞”及“拖尾”问题,具有很好的抗干扰能力和识别精确性。
关键词
运动目标检测
稠密光流算法
光
流
矩阵计算
光
流
信息转化
边缘检测
系统设计
Keywords
moving object detection
dense optical flow algorithm
optical flow matrix calculation
optical flow information transformation
edge detection
system design
分类号
TN911.1-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于地基云图数据多维特征融合的光伏功率预测算法
被引量：
1
2
作者
吐松江·卡日
吴现
马小晶
雷柯松
余凯峰
司伟壮
机构
新疆大学电气工程学院
国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
国网新疆电力有限公司昌吉供电公司
出处
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第11期84-94,共11页
基金
国家自然科学基金项目资助(52067021)
新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目资助(2022D01C35)
新疆维吾尔自治区优秀青年科技人才培养项目资助(2019Q012)。
文摘
针对传统光伏功率预测算法无法获取准确云层状态信息和预测精度低等问题,提出一种基于地基云图与双流数据融合的光伏功率预测算法。首先,利用地基云图提供的精确云层状态信息,结合稠密光流法获取相邻帧图像间的时空特征与细节变化特征。其次,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在特征提取上的优势和残差网络在模型学习中抑制信息丢失上的优势,提升预测模型对光伏功率与图像数据间长期映射关系的学习能力。此外,引入注意力机制弥补模型训练过程中关键信息利用不充分的缺陷。实验结果表明,地基云图与光流数据的加入为多云天气提供了更多时空特征。与基准模型相比,其晴天与多云情况下均方根误差(root mean squared error,RMSE)指标和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)指标分别降低了15.50%、11.65%、4.05%与5.15%,有助于充分利用云层运动状况来实现准确可靠的光伏电站输出功率预测,提升光伏电站调度工作的及时性与准确性。
关键词
深度学习
功率预测
地基云图
注意力机制
稠密光流算法
Keywords
deep learning
power prediction
ground-based cloud mapping
attention mechanism
dense optical flow algorithm
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于改进CNN框架的人体动作识别
被引量：
4
3
作者
于华
智敏
机构
内蒙古师范大学计算机科学技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第7期2071-2075,共5页
基金
内蒙古自然科学基金项目(2018MS06008)
文摘
针对视频中人体复杂的动作识别问题,提出融合改进的时间和空间网络的人体动作识别算法(spatio-temporal STCNN)。在特征提取阶段,空间网络采用改进的卷积神经网络(CNN)框架,将空间仿射变换网络(STN)与CNN框架进行融合,时间网络结合改进的多帧稠密光流算法,采用与空间网络相同的CNN结构;在分类识别阶段,采用加权求和的方式对时空特征进行融合,通过softmax分类器进行分类识别;在标准的人体动作数据集HMDB51和UCF101上进行实验,实验结果表明,该算法相比其它人体动作识别算法能达到更好的识别效果。
关键词
人体动作识别
算法
卷积神经网络
空间仿射变换
稠密光流算法
分类器
Keywords
human action recognition algorithm
convolutional neural network
spatial affine transformation
dense optical flow algorithm
softmax
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稠密光流算法的运动目标检测的Python实现
欧阳玉梅
《现代电子技术》
2021
12
在线阅读
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职称材料
2
基于地基云图数据多维特征融合的光伏功率预测算法
吐松江·卡日
吴现
马小晶
雷柯松
余凯峰
司伟壮
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进CNN框架的人体动作识别
于华
智敏
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
4
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职称材料
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