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公开(公告)号:CN106960183A
公开(公告)日:2017-07-18
申请号:CN201710125440.3
申请日:2017-03-04
申请人: 浙江大学
CPC分类号: G06K9/00369 , G06K9/42 , G06K9/4652 , G06K9/48 , G06K9/6256 , G06K2009/485
摘要: 本发明公开了一种基于梯度提升决策树的图像行人检测算法。对输入图像进行预处理,将预处理后的图像进行缩放形成多个尺度图像,构建由多个尺度图像构成的快速金字塔模型;对其中各个尺度图像用检测窗口进行遍历扫描,并采用行人检测器模型对各个尺度图像上的所有检测窗口使用梯度提升决策树算法进行处理判断,获得所有包含行人的检测窗口;对所有包含行人的检测窗口再采用非极大值抑制方法选择最佳检测窗口,以最佳检测窗口作为图像中行人的位置。本发明能够达到实时的检测效果,提高图像检测的准确度和快速性,能满足实时图像快速处理的需求。
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公开(公告)号:CN105207573A
公开(公告)日:2015-12-30
申请号:CN201510556634.X
申请日:2015-09-04
申请人: 浙江大学
摘要: 本发明公开了一种基于离散概率模型的风光互补供电系统定量优化配置方法。该方法用离散概率分布表示系统中的随机变化因素,并且以电能充裕度最大、供电系统总投资和电压越限概率最小作为优化目标建立多目标优化模型;其次,该方法对随机潮流算法进行部分改进,将离散随机变量的期望值和增量分开研究,并通过矩计算和转化半不变量,运用级数逼近得到节点电压和系统电能裕量的概率分布,进而可以更高效、快速地计算各目标函数;最后,该方法采用并行加速的带有精英策略的非支配排序遗传算法求解优化目标的Pareto最优解集。本发明与传统的优化配置方法相比,够能全面的反应系统运行状况,为规划决策者提供更加完整的信息。
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