简介:摘要:随着我国经济建设快速发展和人民物质生活水平的不断提高,造成火灾的因素也明显增多。基于视觉感知的监控系统在城市防火、森林防火和其他重要场所的防火监测中发挥了重要作用。通过计算机视觉技术,对早期的火灾事件进行监测,已经受到研究人员的广泛关注。目前基于深度学习的烟雾识别方法主要是有监督学习范式,包含端到端的烟雾图像分类、烟雾目标检测等。但是烟雾目标不同于一般的刚体目标,其存在半透明、非刚体的特征,因此人工无法对烟雾图片进行非常精确的标注,尤其是逐像素的浓度标注。但是烟雾的浓度信息又是烟雾的核心信息之一,其中包含了最丰富的烟雾像素级别信息。为了弥补烟雾标注困难和浓度预测的鸿沟,本文从深度学习内部的特征空间优化开展,结合弱监督学习范式,对烟雾和背景特征的分布进行优化,最后特征空间分布优化、不同浓度烟雾特征度量和知识蒸馏等三个方面展开,探讨了视觉感知中的烟雾浓度弱监督估计策略。
简介:摘要随着电力调度的不断发展,对电网调度自动化系统的要求越来越高,对“四遥”数据的精准率要求也越来越高,因此电力调度自动化状态估计合格率的稳定已成为国家电网公司地区电网运行情况的主要考核指标。对于影响状态估计遥测合格率的根源、以及提高状态估计合格率的改进措施的研究变的刻不容缓。
简介:参数估计是项目反应理论应用、发展的前提。本研究针对六种不同的HSK考生样本,分别使用三种软件,采用不同的参数估计方法对考生能力值进行估计,结果表明能力值估计结果与考生潜在能力分布有关系。当潜在能力分布趋向正态分布时,能力值的估计的误差较小。此外,不同软件的参数估计方法的能力值估计结果均有差异。