-
题名基于改进EOH特征的行人检测
- 1
-
-
作者
周千昊
戚飞虎
-
机构
上海交通大学计算机科学与技术系
-
出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2008年第10期1861-1864,共4页
-
文摘
行人检测是物体检测领域的一大难点。为了进一步提高行人检测的精度和速度,将Kobi Levi和Yair Weiss提出的边缘方向直方图特征和传统的Adaboost算法两者有机地结合起来,提出了一种基于改进的EOH特征的行人检测算法。该算法首先对原先只适用于较为简单的人脸检测的EOH(edge orientation histogram)特征进行了改进,弥补了其对于行人的对称性特征的描述能力不足的问题,然后通过改进Adaboost算法中对样本权值进行调整的策略来减少overfitting。实验证明,该方法的检测性能能够接近目前行人检测的领先水平。在误报率为1/10000时,该算法在一个复杂的Inria行人数据集上的检测率可以达到90%。对于640×480大小的图片,该算法的检测速度可以达到2fps。
-
关键词
边缘方向直方图
平滑的boosting算法
-
Keywords
eoh, smoothed boosting algorithm
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名一种融合指数平滑和梯度升压的短期负荷预测方法
- 2
-
-
作者
王哲
王成福
-
机构
山东大学
-
出处
《现代电子技术》
北大核心
2026年第4期135-140,共6页
-
基金
山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目(2019JZZY010903)。
-
文摘
为提升区域性大负荷场景下的负荷预测精度,同时满足小型区域性场景短期配电网的运维保护需求,设计一种融合指数平滑方法和梯度升压的短期负荷预测算法。该算法采用指数平滑方法对历史负荷数据进行预处理,减少了负荷随机波动的影响;进而构建梯度提升机制,利用梯度升压算法对预处理后的数据进行特征学习,增强了对非线性关系和高维数据的处理能力。同时,该算法引入了各类控制因素,实现了对短期配电网负荷的精准预测。采集某高校的真实用电数据作为样本数据集,进行短期预测数值实验,并与同类负荷预测算法进行横向对比。结果表明,所提算法的负荷预测精度为99.1%,预测准确率可达99.3%,有效提升了预测的准确性和可靠性,能够为区域内配电网的平稳运行提供有力的数据支持。
-
关键词
短期负荷预测
指数平滑方法
梯度升压算法
区域性配电网
负荷预测精度
控制因素
-
Keywords
short term load forecasting
exponential smoothing method
gradient boosting algorithm
regional distribution network
load prediction accuracy
control factor
-
分类号
TN911.23-34
[电子电信—通信与信息系统]
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
-
