一种基于限值学习的异常电量数据辨识方法

    公开(公告)号:CN111401460A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010213305.6

    申请日:2020-03-24

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于限值学习的异常电量数据辨识方法。该方法首先通过异常电量数据分析得出异常电量数据的类型和鉴别算法;然后通过对OneClassSVM算法分析研究,对异常电量数据的鉴别限值进行学习,得到限值学习表,通过限值学习表校核历史数据的异常电量数据,接着通过分析基于密度的聚类算法DBSCAN算法校核历史数据中的离群值,实现基于限值学习的异常电量数据辨识;最后对同样基于密度的聚类算法LOF算法进行分析研究,结合两种基于密度的聚类算法进行实验,同时对多维数据进行离群值辨识,实现了基于密度聚类算法的多维电量数据离群值辨识。

    一种基于实例分割的多人体姿态检测及状态判别方法

    公开(公告)号:CN111563452A

    公开(公告)日:2020-08-21

    申请号:CN202010371935.6

    申请日:2020-05-06

    摘要: 本发明提供了一种基于实例分割的多人体姿态检测及状态判别方法,包括:采集课堂视频的原始分帧图像;分割出学生个体和非学生个体,以不同颜色的掩码标注不同学生个体,同时进行姿态检测,提取出各学生人体姿态的关键点,并进行标注连接;对学生的听课状态进行具体判别,对学生脸部进行识别和定位,判断所有学生个体是否能检测到正面人脸,如果能,则初步说明该同学处于听课状态,并判断该同学是否处于举手状态;如果无法检测出人脸,则进一步判断其是否处于不听课状态。结合每个学生个体听课状态对学生听课效率进行评估。本发明为实现学生听课状态的判别与分析提供解决方法,具有可实时识别,识别精度高,抗复杂环境干扰性强等优点。

    一种穿戴式导航装备中视觉导航特征点提取与匹配方法

    公开(公告)号:CN111460941A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010206651.1

    申请日:2020-03-23

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/46 G06K9/62

    摘要: 本发明提供了一种穿戴式导航装备中视觉导航特征点提取与匹配方法,包括:读取两帧原始图像,构建图像的高斯-拉普拉斯金字塔,生成高斯-拉普拉斯差分尺度空间;进行特征点检测,将局部极值点作为特征点提取出来;计算出特征点的方向;基于BRIEF算子生成特征点的描述符,对每个点对进行二进制赋值,形成一个二进制编码;基于前一步生成的描述子对两张图像进行特征点的匹配,测量前一帧图中的每一个特征点与后一帧图像中所有特征点的相似程度,将相似程度最大的匹配成一对;重复上一步匹配操作,直到两帧图像中的所有特征点匹配完成,这些匹配好的特征点对为视觉导航提供大量的基础信息,提高导航定位结果的稳定性、环境适应性及抗干扰性能。

    一种基于码相位辨识的卫星接收机欺骗信号检测方法

    公开(公告)号:CN105717518A

    公开(公告)日:2016-06-29

    申请号:CN201610055936.3

    申请日:2016-01-27

    IPC分类号: G01S19/21

    CPC分类号: G01S19/215

    摘要: 本发明公开了一种基于码相位辨识的卫星接收机欺骗信号检测方法,包括以下步骤:步骤S1,在卫星接收机重新捕获及跟踪信号时,基于码相位辨识的卫星接收机欺骗信号检测,利用卫星接收机基带信号处理过程中伪码解扩的相关峰值结果,进行欺骗信号检测;步骤S2,如未检测出欺骗信号,则利用航迹推算方法获得的载体运动状态,及由星历参数获得的卫星运动状态信息,进一步对重新捕获及跟踪信号进行码相位辨识处理,即对卫星接收机解扩的伪码相位参数进行真假辨识;步骤S3,在检测出接收机解扩解调信号含有欺骗信号以后,对欺骗信号进行报警与隔离处理,从而增强卫星接收机的抗欺骗干扰能力。

    一种电力企业工作流程结构验证方法

    公开(公告)号:CN103714425A

    公开(公告)日:2014-04-09

    申请号:CN201310719721.3

    申请日:2013-12-24

    IPC分类号: G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明公开了一种电力企业工作流程结构验证方法,属计算机算法领域。首先将电力企业的具体工作流程抽象成为由节点集合和有向边集合构成的工作流程图;然后将工作流程图转化为矩阵并求其邻接矩阵A和关系矩阵P;最后建立五条结构验证规则并将规则应用于工作流程图的邻接矩阵A和关系矩阵P,判断工作流程是否存在结构性问题。本发明的方法和验证规则可验证包含孤立节点、死节点、死循环等六种异常结构。该方法能够准确指出工作流程中存在的结构性问题,通过实例分析验证,该方法全面可靠。