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首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高
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针对钢铁空分企业氧气放散率高、综合能耗高的问题,建立了以减小转炉用氧总量波动和降低系统能耗为目标的转炉用氧调度模型。综合考虑了吹炼区间时长不变、各吹炼区间起始时刻满足工艺要求、钢水温度大于1250 °C、转炉用氧调度前后变动最小等约束,以基于整数空间的粒子群(Particle swarm optimization, PSO)算法进行求解。同时,以国内某大型钢铁企业空分厂为案例,采用Pipeline Studio软件建立该厂区氧气管网输配系统模型,对转炉用氧调度的节能优化效果进行了验证。结果表明,本文提出的转炉用氧节能优化调度在研究时间段尽可能安排单台转炉生产,有效降低多台转炉吹氧重叠时间,在生产时间内错峰用氧,减小转炉用氧总量波动,缓解氧气供求不平衡的矛盾。在120 min研究时长内,调度前后系统氧气放散量由1242.1 m3降低至0,相应的空分系统的电耗节约了1192.42 kW·h,氧压机的压缩能耗增大了41 kW·h,氧气管网输配系统节约总能耗为1151.42 kW·h。综合计算来看,转炉用氧调度应用到全年,预计减少氧气放散总量5.44×106 m3,节约氧气管网输配系统总能耗5.22×106 kW·h
文档格式:PPT 文档大小:258.5KB 文档页数:43
图像处理算法中的几何处理是根据几何变换改变一幅图像中象素的位置和/或排列。前面讨论过的各种 处理都要根据特定的变换改变象素值的大小。而几何变换并不改变象素值的大小,它只是改变象素所处的位置。也就是说,将给定象素值的象素移到图像中一个新位置上。 由于几何变换是一种调整一幅图像中各类特征间空间关系的变换。实际上,一个不受约束的几何变换 ,可将图像中的一个点变换到图像中任意位置。也就是说,几何变换可将原图像变得面目全非。但实际使用的几何变换是一种保持变换前后图像局部特征相似性的变换
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