为深入研究光学遥感图像中的船舶检测问题,提升检测精度和降低模型复杂度,设计基于改进旋转区域卷积和神经网络(Rotational Region Convolutional Neural Networks),R^(2)CNN的两阶段旋转框检测模型。在模型的第一阶段使用水平框作为候...为深入研究光学遥感图像中的船舶检测问题,提升检测精度和降低模型复杂度,设计基于改进旋转区域卷积和神经网络(Rotational Region Convolutional Neural Networks),R^(2)CNN的两阶段旋转框检测模型。在模型的第一阶段使用水平框作为候选区域;在模型第二阶段引入水平框预测分支,并且设计一种间接预测角度的回归模型;在测试阶段进行旋转框非极大值抑制时,设计基于掩码矩阵的旋转框IoU(Intersection over Union)算法。试验结果显示:改进R^(2)CNN模型在HRSC2016(High Resolution Ship Collection 2016)数据集上取得81.0%的平均精确度,相比其他模型均有不同程度的提升,说明改进R^(2)CNN在简化模型的同时能有效提升使用旋转框检测船舶的性能。展开更多
构建了一种基于R^2LC^2(可靠、冗余、损耗、特性、成本)的中高压多电平统一电能质量调节器(Unified Power Quality Conditioner,UPQC)拓扑评估体系。选定多种应用于UPQC的多电平拓扑结构类型,建立多电平UPQC拓扑结构的损耗模型、故障模...构建了一种基于R^2LC^2(可靠、冗余、损耗、特性、成本)的中高压多电平统一电能质量调节器(Unified Power Quality Conditioner,UPQC)拓扑评估体系。选定多种应用于UPQC的多电平拓扑结构类型,建立多电平UPQC拓扑结构的损耗模型、故障模型、仿真模型、冗余模型和器件模型,分别用以分析并形成损耗与拓扑关系、拓扑可靠性、暂稳态特性、系统稳定性、结构与成本关系的评价指标。结合五种评价指标的相互影响关系,建立层次分析模型,定量得到五种评价指标的权重系数,构造成对比较矩阵,计算排序权向量,全面分析多种多电平UPQC拓扑结构的整体性能,实现多电平UPQC拓扑结构的综合准确评估,提供多电平UPQC变流器拓扑结构类型的选择依据。选取级联H桥、模块化多电平变流器和换桥臂多电平变流器为实际应用范例,验证了所提评估体系的可行性。展开更多
文摘构建了一种基于R^2LC^2(可靠、冗余、损耗、特性、成本)的中高压多电平统一电能质量调节器(Unified Power Quality Conditioner,UPQC)拓扑评估体系。选定多种应用于UPQC的多电平拓扑结构类型,建立多电平UPQC拓扑结构的损耗模型、故障模型、仿真模型、冗余模型和器件模型,分别用以分析并形成损耗与拓扑关系、拓扑可靠性、暂稳态特性、系统稳定性、结构与成本关系的评价指标。结合五种评价指标的相互影响关系,建立层次分析模型,定量得到五种评价指标的权重系数,构造成对比较矩阵,计算排序权向量,全面分析多种多电平UPQC拓扑结构的整体性能,实现多电平UPQC拓扑结构的综合准确评估,提供多电平UPQC变流器拓扑结构类型的选择依据。选取级联H桥、模块化多电平变流器和换桥臂多电平变流器为实际应用范例,验证了所提评估体系的可行性。
