摘要：视频动作识别是电子信息类学科的重要前沿应用领域。该文针对现有算法存在的参数量庞大及时空尺度固定问题,提出一种基于自适应时序运动聚合网络(ATMA-Net)的动作识别实验设计。引入多尺度运动注意力模块MMA和自适应时序聚合模块ATA,实现了对不同视频动作的多尺度运动特征提取及自适应时序建模。MMA通过拆分的大核卷积注意力关注有利于时序建模的运动特征;ATA根据输入视频的运动加权特征自适应地生成特定的时间卷积核,有利于灵活地进行时序运动特征聚合;将这两种模块嵌入到2D ResNet50残差模块中,并对具体的嵌入方式和嵌入位置进行了实验研究,确定了最佳网络结构。该实验设计网络在复杂动作识别数据集Something-Something V1上的大量实验结果表明,ATMA-Net在低FLOPs的情况下优于其他动作识别方法,证实了其对于复杂动作时序建模的有效性。

摘要：对煤矿井下各重要区域多个监控摄像头获取到的视频数据进行管控分析,定位和身份识别视频中的工作人员,对煤矿安全智能化生产具有重要意义。为解决矿井下光线暗淡、光照不均匀,现有常规行人重识别方法不能满足井下人员重识别的问题,提出一种联合双鉴别式生成对抗网络和全局特征的井下人员重识别方法。首先,采用双鉴别式生成对抗网络DD-GAN对井下暗光或光照不均的图像进行增强与复原,为后续重识别提供更具辨别力的图像基础;其次,在图像增强的基础上,设计一种基于全局特征描述的重识别网络以解决井下作业人员的身份识别问题,并使用随机擦除与k互近邻重排序方法来进一步提高重识别网络的鲁棒性和识别精度;最后,构建适用于井下特殊场景的Miner-CUMT数据集,解决了现有样本集场景单一的问题,同时也提高了该方法的泛化性。该方法在构建数据集Miner-CUMT进行了有效性验证,实现了煤矿巷道低照度场景下精准的人员重识别任务,为推进煤矿智能化安全生产的发展打下重要基础。

摘要：针对煤矿井下巷道视频监控采用定点旋转摄像头成本较高、拍摄视野和图像拼接效果有限等问题,设计了摄像头排列布局方式进行大视差拍摄,针对大视差拍摄的图像拼接困难问题,提出了一种基于多平面多感知缝合线的井下巷道大视差图像拼接算法。首先,采用尺度不变特征变换算法对输入图像进行特征点检测和匹配,得到特征匹配点;然后,基于多平面进行特征匹配点分组并产生相应的对齐候选单应性矩阵,每个单应性矩阵对齐图像中的1个平面,解决了巷道大视差场景下平面不一致问题;最后,在每组局部对齐图像上计算基于颜色、边缘及显著度的多感知缝合线,选择缝合线能量最小的对齐图像合成拼接图像,减少了局部区域错位现象。实验结果表明,该算法与APAP,ANAP,SPHP,NISwGSP,RobustELA等经典图像拼接算法及基于颜色的缝合线算法相比,有效消除了局部区域错位和重影问题,图像拼接效果更自然、无缝。

摘要：随着科学与技术的不断发展，机器人研究的不断深入与创新，应用于医疗服务事业的机器人也开始不断地增加。医疗服务机器人的出现减轻了医务人员的压力，也为医疗服务事业的发展起到推进作用。促进了医疗卫生事业不断向前发展。为了实现机器人送药、查房以及适应复杂地形等功能，采用了轮式、机械手等结构，已完成规定的任务。

摘要：针对电动汽车(electricvehicle,EV)用户单体功率小、电池容量异质性、出行行为差异大等问题,提出面向控制、考虑用户出行链的EV集群充电负荷建模方法,能够让EV集群更好地参与电网调度运行。首先,对EV用户行为的马尔科夫特性进行了分析,在划分EV多状态荷电状态区间的基础上,推导了其充电与出行状态区间内的一步转移概率,建立了基于马尔科夫链理论考虑出行特征的EV集群充电负荷模型;然后,设计了EV集群可调能力评估流程,构建了EV集群可调能力评估方法;最后,对EV集群模型及可调能力评估方法进行了仿真验证,与多种方法进行对比,结果表明,所提聚合模型和评估方法更准确、有效。

摘要：为调动发电企业提供调频辅助服务资源的积极性,应形成调频辅助服务的价格发现机制,使市场在调频资源的优化配置中起决定性作用,降低调频服务的供应成本,促进清洁能源消纳。为此,研究设计了适用于广东"源网荷"特性的调频辅助服务市场机制,兼顾电网安全约束,以性能和报价两方面因素决定优质调频资源的选取,并按照实际调频贡献和调节性能支付补偿费用。一年多的运行结果表明,南方(以广东起步)调频辅助服务市场在激励机组改善调节性能、优化配置调频资源、提高电网安全稳定水平和促进新技术发展等方面起到了积极的作用。最后,对未来调频辅助服务市场的进一步完善提出了建议。