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基于电压特征能量的低压交流串联电弧故障检测方法

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电力系统保护与控制 2023年第19期51卷 81-93页

作者：王玮徐丙垠邹国锋孙中玉梁栋山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049 山东大学电气工程学院山东济南250100

串联电弧故障电流波形受负荷类型影响较大,利用电流特征构建通用故障判据难度较大。为识别故障点电弧电压,提出了一种基于电压特征能量的串联电弧故障检测方法。首先,通过分析故障点电弧电压及监测点故障电压特征规律,对故障信息的特征... 详细信息

串联电弧故障电流波形受负荷类型影响较大,利用电流特征构建通用故障判据难度较大。为识别故障点电弧电压,提出了一种基于电压特征能量的串联电弧故障检测方法。首先,通过分析故障点电弧电压及监测点故障电压特征规律,对故障信息的特征频带选择进行了论证。然后,以不同负荷下的电弧电压波形特征归类为依据,提出了基于电压特征频带全域能量幅值和敏感相位域能量相位信息的故障检测方法。最后,利用全域总能量幅值和敏感域能量相位映射统计比实现了综合故障检测策略的构建。试验结果表明,所提方法在不同线路参数和测试负荷下的故障检测准确率超过了98%且无误检发生,验证了其有效性。

关键词：串联电弧故障电弧电压特征频带能量特征能量相位特征能量相位映射

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基于子模式的Gabor特征融合的单样本人脸识别

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模式识别与人工智能 2013年第1期26卷 50-56页

作者：王科俊邹国锋哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

针对传统人脸识别方法在单训练样本条件下效果不佳的缺点,提出基于子模式的Gabor特征融合方法并用于单样本人脸识别.首先采用Gabor变换抽取人脸局部信息,为有效利用面部器官的空间位置信息,将Gabor人脸图像分块构成子模式,采用最小距离... 详细信息

针对传统人脸识别方法在单训练样本条件下效果不佳的缺点,提出基于子模式的Gabor特征融合方法并用于单样本人脸识别.首先采用Gabor变换抽取人脸局部信息,为有效利用面部器官的空间位置信息,将Gabor人脸图像分块构成子模式,采用最小距离分类器对各子模式分类.最后对各子模式分类结果做决策级融合得出分类结果.根据子模式构成原则和决策级融合策略不同,提出两种子模式Gabor特征融合方法.利用ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库进行实验和比较分析,实验结果表明文中方法有效提高单样本人脸识别的正确率,改善单样本人脸识别系统的性能.

关键词：单样本人脸识别 Gabor变换局部特征图像子模式决策级融合模糊综合

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一种快速眼睛定位与人脸平面旋转校正方法

计算机辅助设计与图形学学报 2013年第6期25卷 865-872,879页

作者：王科俊邹国锋傅桂霞原蕾哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

针对人脸图像平面旋转导致识别效果不佳的问题,提出一种有效的眼睛定位与人脸平面旋转校正方法.首先基于AdaBoost算法训练得到的眼睛分类器从人脸图像中快速确定双眼候选区域,然后根据双眼在候选区中所处位置和所占比例,将候选区域分为... 详细信息

针对人脸图像平面旋转导致识别效果不佳的问题,提出一种有效的眼睛定位与人脸平面旋转校正方法.首先基于AdaBoost算法训练得到的眼睛分类器从人脸图像中快速确定双眼候选区域,然后根据双眼在候选区中所处位置和所占比例,将候选区域分为宽度相同的左眼子区、中间子区和右眼子区3个子区域,再对包含眼睛的左眼子区和右眼子区分别求积分投影来准确定位双眼位置;准确定位双眼位置后,给出了以图像中心为旋转基准点时旋转角度的计算方法,并结合图像旋转公式实现了人脸图像的平面旋转校正.实验结果表明,该方法不仅能防止人脸倾斜时出现伪特征点,也能避免眼镜内边框和眼镜支架对定位眼睛的影响,提高眼睛定位精度,而且能实现人脸的平面旋转校正,具有非常好的实时性和实用价值.

关键词：眼睛定位 AdaBoost算法分块积分投影平面旋转校正

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行人重识别中度量学习方法研究进展

控制与决策 2021年第7期36卷 1547-1557页

作者：邹国锋傅桂霞高明亮彭祥刘征山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049 不列颠哥伦比亚大学工程学院不列颠哥伦比亚基洛纳V1V1V7

行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题.近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果.已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏... 详细信息

行人重识别是计算机视觉领域极具挑战的研究课题.近年来,伴随大规模行人数据集推出和深度学习发展,针对行人特征提取与描述、距离度量学习两大关键技术的研究取得众多成果.已有综述文献主要对特征提取与描述方法开展了归纳总结,尚缺乏对度量学习方法的全面分析.同时,鉴于度量学习在提升重识别性能中的关键作用,有必要对行人重识别中度量学习研究现状进行系统梳理.基于此,从距离度量方式、度量学习算法和重排序3方面系统总结了行人重识别度量学习方法,比较了部分典型方法的实验效果,并对未来可能的研究方向作了展望.

关键词：行人重识别距离度量度量学习算法重排序

基于分布约束的非对称度量学习无监督行人重识别

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控制与决策 2023年第6期38卷 1703-1711页

作者：刘月邹国锋陈贵震翟文哲高明亮山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049

在无监督行人重识别中,针对传统非对称度量学习方法无法克服不同视角的数据分布差异问题,提出一种基于分布约束的非对称度量学习无监督行人重识别方法.首先,采用JSTL技术对特征提取网络预训练,得到具有较强鲁棒性的特征表示;然后,提出... 详细信息

在无监督行人重识别中,针对传统非对称度量学习方法无法克服不同视角的数据分布差异问题,提出一种基于分布约束的非对称度量学习无监督行人重识别方法.首先,采用JSTL技术对特征提取网络预训练,得到具有较强鲁棒性的特征表示;然后,提出基于分布约束的非对称度量学习算法,通过在传统非对称度量学习目标函数中引入分布约束,实现不同摄像视角下行人图像非对称特征变换的同时,有效克服特征空间中行人数据分布差异导致的识别精确度低的问题;最后,采用梯度下降法优化目标函数,并通过广义特征值问题求解获得最优度量矩阵.基于Market和Duke两个公共数据集的实验表明,该算法的rank1值分别达到57.01%和32.32%,MAP值分别达到27.91%和16.00%,与传统非对称度量学习算法相比识别性能有明显提升.

关键词：行人重识别无监督特征变换非对称度量学习分布约束特征空间

基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别

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控制与决策 2024年第5期39卷 1441-1449页

作者：陈贵震邹国锋刘月傅桂霞高明亮山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049

针对行人重识别中可用行人图像不足导致的小样本问题,以双相似网络为基础,提出一种基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别方法.首先,将多尺度混合注意力机制引入特征嵌入模块,即在不同尺度层内的特征提取中引入空间注意力,... 详细信息

针对行人重识别中可用行人图像不足导致的小样本问题,以双相似网络为基础,提出一种基于多尺度混合注意力与度量融合的小样本行人重识别方法.首先,将多尺度混合注意力机制引入特征嵌入模块,即在不同尺度层内的特征提取中引入空间注意力,在不同尺度层间的特征融合中引入通道注意力,实现更具判别力的小样本行人特征提取;然后,在度量模块,提出欧氏距离与余弦距离融合的双重度量方法,实现行人特征的空间绝对距离和方向差异的综合度量,提升行人相似性度量的可靠性;接着,采用双重度量方式和关系度量方式,分别获得行人特征的相似度得分;最后,通过加权融合获得联合度量得分,构建联合损失实现网络的整体优化和训练.在Marketmini、Duke-mini和MSMT17-mini三个小型数据集上的实验表明,所提出方法在5-way 1-shot和5-way 5-shot两种模式下的平均识别准确率分别达到90.40%和95.69%、86.77%和94.96%、71.08%和82.63%,与其他小样本学习算法相比,识别性能有较大提升.

关键词：行人重识别小样本双相似网络多尺度混合注意力度量融合双重度量

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多参数亮度值重映射的颜色传递方法

红外与激光工程 2018年第5期47卷 150-157页

作者：仲红玉尹丽菊高明亮邹国锋申晋王炫山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049

为了提高灰度图像中人眼视觉的情景感知和目标的识别率,提出了多参数亮度值重映射的颜色传递方法,将灰度图像赋予色彩。该方法首先将灰度目标图像和彩色参考图像由RGB颜色空间转换到亮度与色彩分离的YCbCr颜色空间。然后,引入由彩色参... 详细信息

为了提高灰度图像中人眼视觉的情景感知和目标的识别率,提出了多参数亮度值重映射的颜色传递方法,将灰度图像赋予色彩。该方法首先将灰度目标图像和彩色参考图像由RGB颜色空间转换到亮度与色彩分离的YCbCr颜色空间。然后,引入由彩色参考图像和灰度目标图像的列数和亮度共同决定的参数,对彩色参考图像的亮度值进行运算,使彩色参考图像与灰度目标图像具有相同的亮度值动态范围。最后,根据目标像素和它周围的像素存在相关性,进行灰度目标图像与彩色参考图像的像素匹配后,将得到的结果再逆变至可以表示出各种色彩的RGB颜色空间。该颜色传递方法降低了色彩误传现象,提高了颜色传递的准确度并缩短了程序的运行时间。

关键词：图像处理亮度值重映射颜色传递灰度目标图像邻域相关性

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自适应深度卷积神经网络模型构建方法

北京邮电大学学报 2017年第4期40卷 98-103页

作者：邹国锋傅桂霞王科俊高明亮申晋山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255049 哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨150001

针对传统卷积神经网络(CNN)模型构建过度依赖经验知识、参数多、训练难度大等缺点,同时鉴于复杂多类问题的CNN模型构建策略的重要价值,提出一种自适应深度CNN模型构建方法.首先,将初始网络模型的卷积层和池化层设置为仅含一幅特征图;然... 详细信息

针对传统卷积神经网络(CNN)模型构建过度依赖经验知识、参数多、训练难度大等缺点,同时鉴于复杂多类问题的CNN模型构建策略的重要价值,提出一种自适应深度CNN模型构建方法.首先,将初始网络模型的卷积层和池化层设置为仅含一幅特征图;然后,以网络收敛速度为评价指标,对网络进行全局扩展,全局扩展后,根据交叉验证样本识别率控制网络展开局部扩展,直到识别率达到预设期望值后停止局部网络学习;最后,针对新增训练样本,通过拓展新支路实现网络结构的自适应增量学习.通过图像识别实验验证了所提算法在网络训练时间和识别效果上的优越性.

关键词：深度卷积神经网络自适应模型构建深度学习图像识别

基于零序电流长时变化特征的中压导线碰树故障识别方法

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电力系统自动化 2024年

作者：王鹏玮徐丙垠梁栋王连辉王超邹国锋山东理工大学电气与电子工程学院山东科汇电力自动化股份有限公司国家电网福建省电力公司

判别中压配电线路故障是否由导线碰触树木引起，对于厘清森林火灾的成因、防治线路故障引发森林火灾具有重要意义。文中通过真型试验获取了各类高阻接地故障的零序电流，分析了高阻接地故障零序电流波形长时间尺度的变化特征，发现导线... 详细信息

判别中压配电线路故障是否由导线碰触树木引起，对于厘清森林火灾的成因、防治线路故障引发森林火灾具有重要意义。文中通过真型试验获取了各类高阻接地故障的零序电流，分析了高阻接地故障零序电流波形长时间尺度的变化特征，发现导线碰树故障的零序电流有效值波形，在整体或分段的波动性、单调性以及尖锐程度上与其他高阻接地故障存在明显差异。设计了包含零序电流有效值曲线的标准差、离散系数、峭度、偏度以及多项式拟合参数在内的多特征融合参数组，构建了基于支持向量机的中压配电网导线碰树故障识别方法。结果表明，所提方法对于导线碰树故障的识别正确率达到了98%。

关键词：配电线路高阻接地故障导线碰树故障长时间尺度特征支持向量机