肖儿良
- 作品数：42 被引量：139H指数：7
- 供职机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程电子电信机械工程更多>>
- 基于开源软件MJPG_Streamer的智能视频监控系统设计被引量：12
- 2013年
- 针对目前开发数字化的视频监控设备普遍成本较高、周期较长的特点,在ARM+Linux嵌入式平台,应用开源免费软件MJPG_Streamer实现视频图像的采集以及通过TCP/IP网络协议传输到上位机进行远程显示.同时提出了一种结合三帧差分算法和背景减法的目标检测算法,实现智能控制.实验结果表明,该系统能够进行实时的、远程的监控,同时能够快速对入侵目标进行语音报警.
- 肖儿良毛海军鞠军平林蔚
- 关键词：LINUX
- i_p-i_q谐波检测中三角基函数神经网络快速滤波方法的研究被引量：1
- 2014年
- 瞬时无功功率的ip-iq谐波检测多以低通滤波器为基础,需采集大量数据才可以实现稳定输出,且响应与采集的数据量相关。现在也有很多谐波分析采用神经网络,但都是基于已经存在的数据直接导入,实时性无法体现。文章基于上述两种方式的不足,分析提出一种用三角基函数神经网络替代低通滤波器的实时检测法,不在对固定的数值滤波分析,而是在Simulink中编写S程序,封装成模块,做到实时性检测效果,而且同样可以缩短响应时间,减小相对误差。运用MATLAB对两者进行仿真比较,结果表明三角基函数神经网络可以完全代替低通滤波器,且响应速度快,相对误差小,输出更稳定。
- 肖儿良王新胜颜文超韦荣明
- 关键词：低通滤波器实时检测
- 基于物联网的海床运动形变监测系统及使用方法
- 本发明公开了一种基于物联网的海床运动形变监测系统及使用方法，该系统包括一级物联网、卫星中继和地面数据处理服务系统，所述一级物联网、卫星中继和地面数据处理服务系统之间信号连接。本发明基于物联网的框架，提供了一种通过多节点的...
- 李然迟志鹏吴能友刘乐乐郭磊华云松肖儿良蔡芳杨晖
- 双判别生成对抗网络的红外图像超分辨重建被引量：8
- 2020年
- 针对SRGAN红外图像超分辨重建时,存在图像高频特征丢失及细节伪影问题,本文提出双判别生成对抗网络DDSRGAN(Double Discrimination-SRGAN)重建算法,并改进网络结构.在图像判别器的基础上增设特征判别器,在生成网络中引入无BN(Batch Normalization)层的残差中的残差块RIRB(Residual in Residual Block),内部残差块密集连接,外部残差块远、近端跳跃连接.通过双判别器和生成器的对抗优化训练促使生成器生成更高质量的红外图像,为后续实现红外图像检测与识别提供保障.将该算法和SRGAN算法实验结果相比,本文算法重建出的红外图像在峰值信噪比(PSNR)上提高0. 89dB,在结构相似性(SSIM)上提高0. 045,视觉感知上也达到了更好的效果.
- 邢志勇肖儿良简献忠
- 关键词：红外图像超分辨重建
- 锅炉火焰双路检测系统中的一种快速算法
- 2014年
- 通过双路探测系统采集锅炉火焰信号,经光电转换、放大、滤波、ADC转换等处理后得到两路数字信号,首先利用不同步进点数进行快速搜索,得到互相关最大值所在区间,然后在该区间精确计算互相关系数,快速找出互相关最大值点,作为火焰状态判断的依据。仿真结果表明,该方法在保证判断准确度的同时,可将计算时间缩短至直接计算的1/6-1/4,提高了火焰燃烧状况判断的速度。并以TMS320F2408 DSP为核心,设计了实时的锅炉火焰双路检测系统,验证了该快速算法的可行性。
- 肖儿良颜文超王新胜韦荣明
- 关键词：火焰检测互相关DSP
- 多尺度梯度域可见光与红外热图像融合方法研究被引量：9
- 2015年
- 针对红外热像图缺乏细节信息而导致电气设备热故障定位困难的问题,提出一种基于结构张量的多尺度梯度域可见光与红外热图像融合算法。采用多尺度变换与温升区域特征图构造梯度权重,结合带有梯度权重的结构张量与变分技术重建图像,并运用透明度法进一步融入可见光图像的细节信息,同时保留了源图像的温升区域与背景信息。实验表明,该算法得到的融合图像细节丰富、冗余信息少;主观视觉效果与客观评价指标均优于混合图像法、小波变换法、IHS变换法以及快速红外图像融合算法(FIIF),为电气设备热故障准确定位提供了一种方法。
- 肖儿良刘雯雯
- 关键词：红外热图像可见光图像图像融合热故障
- FFT互相关算法在锅炉火焰双路检测中的研究被引量：1
- 2013年
- 通过双路光学系统采集锅炉火焰点火信号,经光电转换、放大、滤波、ADC转换等预处理后,采用FFT互相关算法对两路探测信号进行互相关处理,发现该算法比时域相关算法具有判断精度高、抗干扰性能强等特点,进而优化了锅炉火焰检测信号处理算法,更适合用于实时监测锅炉内的火焰燃烧状况,为炉膛火焰安全燃烧提供了安全保障。
- 肖儿良倪珍珍翟万利
- 关键词：时域
- 应用于人脸自动实时跟踪的改进Struck算法被引量：2
- 2016年
- 传统的Struck算法在人脸跟踪系统中,需要手动实现初始化且易受环境影响。文中提出一种基于Ada Boost目标自动检测和改进的Struck人脸自动跟踪算法。从图像中提取人脸的Haar特征,采用Ada Boost算法实现人脸的检测,并自动初始化跟踪器,再依据检测得到的相邻帧目标的相似度判定跟踪目标的有效性,采用Struck算法实现人脸的连续跟踪。实验结果表明,改进的算法有效解决了部分遮挡、尺度变化、光照变化等人脸跟踪难题,且具有较高的鲁棒性与准确性。
- 肖儿良韩超
- 关键词：ADABOOST人脸检测
- 电能质量信号的KSVD-NRAMP归一化自适应稀疏重构算法
- 2018年
- 针对稀疏重构算法在电能质量重构中存在实时性差、重构精度低的问题,提出一种基于特征向量归一化的K奇异值分解(KSVD-NRAMP)自适应稀疏重构算法。算法针对电能质量信号的非线性非稳态特征,采用迭代式匹配追踪得到信号稀疏特征矩阵,然后对矩阵进行归一化处理,量化特征向量,加快函数收敛速度。接着对得到的矩阵原子进行奇异值分解,改善迭代步长波动造成信号重构精度低的问题,最后构建信号的高斯随机矩阵并重构信号。当信号压缩率在50%～90%时,该算法重构信噪比其它重构算法的重构信噪比高出26dB～28dB。实验结果表明,该算法重构精度更高且计算时间短,为电能质量信号的研究提供了一种新思路。
- 肖儿良冯杰简献忠简献忠
- 关键词：归一化奇异值分解压缩感知
- SACoSaMP在电能质量数据重构中的应用被引量：2
- 2019年
- 为了解决电能质量信号的稀疏度未知和重构性能差的问题,提出采用稀疏度自适应压缩采样匹配追踪(SACoSaMP)算法应用于电能质量数据重构。SACoSaMP算法结合压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法抗干扰能力强和稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法稀疏度自适应的优点。首先对信号进行稀疏度初始估计,然后在CoSaMP算法框架下进行稀疏度逐步增大的递归运算,以残差值比较为终止条件实现稀疏度自适应。最后采用重构信噪比、均方差误差百分比和能量恢复系数作为评价参数,比较在稀疏基和观测矩阵相同的情况下OMP、CoSaMP、SAMP和SACoSaMP算法的重构效果,仿真实验表明,SACoSaMP算法能量恢复系数高,重构信噪比高,均方误差小,同时具备稀疏度自适应的优点,为电能质量扰动信号数据重构提供了一种新的方向。
- 肖儿良朱刚
- 关键词：压缩感知电能质量
