摘要：

摘要：
传统三相并网逆变器增设过多的交流电压传感器，降低了系统的可靠性。鉴于此，提出了一种改进型无电压传感器控制策略，与PQ间接电流控制技术相结合，并详细讨论了输出滤波器的建模、设计步骤以及对被动阻尼的要求。在进行LCL滤波系统的参数设计过程中，根据LCL滤波电容的Y型接法和Δ型接法，进行了分类分析和设计。最后，搭建了实物模型对理论分析进行检验，实验验证了所提控制策略的有效性。

摘要：
电力设备的安全运行是保证电力系统长期稳定工作的重要基础，因此需要对电力设备的运行状态进行实时监测。实现对电力设备实时监测的关键是对电力设备进行准确的识别和定位。传统的图像检测算法受环境和复杂背景的影响，无法对电力设备进行准确的定位和识别。基于深度学习的目标检测在电力设备运行状态实时监测中具有更广阔的发展前景。针对电力设备红外图像的识别提出了基于Faster R-CNN识别方法。实验结果表明，该方法准确率高，能够准确定位和识别红外图像中的电力设备。

摘要：
为抑制模块化多电平换流器（MMC）内部的环流，提出了一种准比例谐振（PR）控制结合虚拟阻抗的复合环流控制方法。首先分析了MMC的拓扑结构以及内部环流产生的原因；其次设计了PR控制器，对桥臂环流二倍频谐波进行抑制，设计了虚拟阻抗实现对环流高次谐波的抑制；最后在MATLAB/Simulink平台上搭建了五电平MMC逆变电路模型。仿真结果表明，所提出的环流抑制策略能有效减小环流的交流波动幅值。

摘要：
采用物联网技术，基于云-边融合策略，设计开发了一种监测变压器整体状态与评估的系统。该系统首先，通过变压器全息状态感知，增加数据多样性；其次，采用边缘计算，实现计算能力下沉，提高站内数据计算的时效性，减少网络传输压力，提高高价值数据传输效率；再次，建立多源数据融合的变压器状态感知云模型，应用深度网络加机器学习等技术手段，对变压器状态进行实时监测和分析，增强监测系统的鲁棒性；最后，通过实际案例验证了系统的有效性。

摘要：
时间序列预测方法广泛应用于各个领域。对非平稳非线性时间序列预测方法进行了研究，利用经验模态分解法将此类序列分解为平稳时间序列，然后选择合适的步长，应用机器学习算法对各个平稳子序列进行预测，各个子序列的预测值之和即为原序列的预测值。将该方法应用于楼宇等电能能耗数据，实验结果表明，基于经验模态分解方法的时间序列预测方法精度较高，适用于预测非线性非平稳时间序列。

摘要：
物联网的兴起给智慧建筑能耗管理带来了革命性的突破。随着对建筑智能水平要求的不断提高，为实现建筑内各系统、设备之间互联互通，需将其与物联网技术进一步整合。基于电力物联网技术分析了智慧建筑中的能耗管理方式，阐述了绿色建筑中能耗预测、节能方面的研究进展，重点对基于电力物联网的智慧建筑能耗管理架构进行了优化与设计。

摘要：
电力物联网的建设支撑了电网业务与新兴业务的发展，并将进一步全面形成共建、共治、共享的能源互联网生态圈。依托电力物联网建设，数据中心可实现在线设备的实时监测和科学化的统一能耗管理，改善传统数据中心存在的设备分布不合理、监测设备冗杂等问题。通过对数据中心的能耗问题进行梳理，构建了基于电力物联网建设的数据中心，实现了数据中心整体设备的互联互通，降低了数据中心的整体能耗。最后对新型数据中心的发展进行了分析和展望。

摘要：
介绍了光纤振动传感器的定义及其类别。对相位生成载波（PGC）技术、3×3耦合器解调算法和数字正交解调算法3种光纤振动传感器相位解调算法进行了对比和分析，指出后期相位解调算法仍然有很多改进的方面。最后介绍了未来在实际中有望得到更广泛的应用的情况。

摘要：
基于光学的干涉法，提出了一种实时测量雷电流峰值的方法。将雷电流引入导线圈中，然后将通入雷电流的导线圈放置于干涉仪的物光路中，使物光穿过导线圈的中心。当有雷电发生时，导线圈中心将产生反映雷电流峰值的电磁场。在物光路中引入电磁场，相当于在干涉仪的参考光路中引入附加的相位差，利用计算机计算出的相位分布可实时反推雷电流的峰值。实验结果表明，所搭建的装置可实时测量雷电流的峰值，并且结构简单，成本低，还具有很高的测量效率。

摘要：
水凝胶光纤传感器具有不导电、重量轻、抗电磁干扰及良好的生物相容性等优点，因此在生物传感等多个领域得到了广泛应用。综述了水凝胶在光纤传感的3种调制类型，包括强度调制型、相位调制型和波长调制型。最后针对每种类型的光纤传感器列举了其在葡萄糖检测和pH值测量等方面的应用。

摘要：
将5G无线通信基站安装在电力线杆塔上，可以通过电力线路杆塔共享促进5G网络建设，实现电力企业和通信公司的互利共赢。重点讨论了5G基站的新架构，分析了把基站应用到电力杆塔上应考虑的供电、接地、安装等问题，并给出了相应的解决方案。

摘要：
光正交频分复用技术具有高频谱利用率、强色散容忍性和灵活的扩展性等优势，已广泛应用于无源光网络（PON）、光载射频通信系统（ROF）及长途骨干网光纤通信系统等领域。从理论上研究了背对背光正交频分复用（OOFDM）系统，结合强度调制直接检测（IMDD），通过仿真验证了正交频分复用（OFDM） PON系统的传输性能，为实际系统设计和实用推广提供了重要参考。

摘要：
针对高效视频编码（HEVC）实时编码高清视频和超高清视频而带来视频编码速度慢、计算复杂度高的问题，提出了基于异构多核CPU+GPU处理平台上的并行实时编码算法以及在GPU中基于率失真优化快速搜索算法，以提高视频编码的速度和降低计算复杂度。经实验验证，所提算法简单且有效，在不牺牲率失真性能的前提下，使编码速度得到明显提升，并进一步接近了实时编码的要求。

摘要：
为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量，设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略，包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务，将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性，建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集，并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明，该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。

摘要：
利用Arduino设计并实现了一种目标跟踪系统。该系统包括图像采集处理、基于Arduino开发的下位机软件和舵机云台3个模块。相机实时接收图像，对捕获到的图像进行预处理，调用OpenCV中的函数对图像进行霍夫圆检测。计算机通过串口与Arduino开发板连接，将图形位置信息数据实时发送。通过Arduino控制舵机的转动角度，精确调整相机的方位、俯仰姿态，完成实时的目标追踪。实验结果表明，在使用Python开发的计算机软件中，通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出，舵机云台实现了很好的控制效果，使二维转台实现圆形识别跟踪。

摘要：
低分辨率虹膜图像所含有效信息较少，实际应用到虹膜识别中会影响识别精度，而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜图像的结构和纹理差异，提出了适用于虹膜图像超分辨率的双路径网络结构，设计了双支路残差密集块提取深层虹膜特征，并采用后置放大策略重建图像。针对CASIA-IrisV4虹膜图像库进行了实验，并与主流重建算法进行了比较，发现重建的图像结构清晰，纹理细节丰富。虹膜匹配实验结果表明，该算法的等错误率均为最优，重建图像具有良好的识别效果。

摘要：
图像哈希是通过将图像提取为简短数列，从而快速地从图库中区分出与原图相似或不同图像的方法。利用奇异值分解（SVD）来分解重构减小图像信息的冗余性和二维变分模态分解（2D-VMD）可以将图像分解成一系列不同中心频率的子模态的特性，从时域和频域提取出图像的主要信息序列来构成哈希。仿真结果表明，相比于其他方法，通过SVD和2D-VMD的紧凑图像哈希算法具有较短的运行时间、较好的鲁棒性和唯一性。

摘要：
在工人伤亡事故中头部受伤占伤亡事故的绝大部分。针对工人安全帽检测传统方法与检测场景关联性低、实用性差等问题，提出了一种采用面部特征与神经网络相结合的算法。该算法以多任务级联卷积神经网络（MTCNN）提取脸部特征与VGG深度卷积神经网络相结合进行安全帽检测，并且检测模型占用内存小、识别准确性高、算法实用性强，能有效监督安全帽佩戴情况，给工人施工提供安全保障。

摘要：
鉴于传统的三帧差分法（TFDM）在检测结果上有检测目标不完整的问题，提出了一种将TFDM与混合高斯模型（GMM）相结合的运动目标检测方法（TFDM&GMM算法）。该方法用多个GMM的加权表示每一个背景像素，再结合TFDM判别是前景还是背景。实验结果表明，与单独的TFDM和GMM算法相比，既能得到相对完整的运动目标，又能减小噪声等外部干扰带来的影响。

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传统三相并网逆变器增设过多的交流电压传感器，降低了系统的可靠性。鉴于此，提出了一种改进型无电压传感器控制策略，与PQ间接电流控制技术相结合，并详细讨论了输出滤波器的建模、设计步骤以及对被动阻尼的要求。在进行LCL滤波系统的参数设计过程中，根据LCL滤波电容的Y型接法和Δ型接法，进行了分类分析和设计。最后，搭建了实物模型对理论分析进行检验，实验验证了所提控制策略的有效性。

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电力设备的安全运行是保证电力系统长期稳定工作的重要基础，因此需要对电力设备的运行状态进行实时监测。实现对电力设备实时监测的关键是对电力设备进行准确的识别和定位。传统的图像检测算法受环境和复杂背景的影响，无法对电力设备进行准确的定位和识别。基于深度学习的目标检测在电力设备运行状态实时监测中具有更广阔的发展前景。针对电力设备红外图像的识别提出了基于Faster R-CNN识别方法。实验结果表明，该方法准确率高，能够准确定位和识别红外图像中的电力设备。

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为抑制模块化多电平换流器（MMC）内部的环流，提出了一种准比例谐振（PR）控制结合虚拟阻抗的复合环流控制方法。首先分析了MMC的拓扑结构以及内部环流产生的原因；其次设计了PR控制器，对桥臂环流二倍频谐波进行抑制，设计了虚拟阻抗实现对环流高次谐波的抑制；最后在MATLAB/Simulink平台上搭建了五电平MMC逆变电路模型。仿真结果表明，所提出的环流抑制策略能有效减小环流的交流波动幅值。

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采用物联网技术，基于云-边融合策略，设计开发了一种监测变压器整体状态与评估的系统。该系统首先，通过变压器全息状态感知，增加数据多样性；其次，采用边缘计算，实现计算能力下沉，提高站内数据计算的时效性，减少网络传输压力，提高高价值数据传输效率；再次，建立多源数据融合的变压器状态感知云模型，应用深度网络加机器学习等技术手段，对变压器状态进行实时监测和分析，增强监测系统的鲁棒性；最后，通过实际案例验证了系统的有效性。

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时间序列预测方法广泛应用于各个领域。对非平稳非线性时间序列预测方法进行了研究，利用经验模态分解法将此类序列分解为平稳时间序列，然后选择合适的步长，应用机器学习算法对各个平稳子序列进行预测，各个子序列的预测值之和即为原序列的预测值。将该方法应用于楼宇等电能能耗数据，实验结果表明，基于经验模态分解方法的时间序列预测方法精度较高，适用于预测非线性非平稳时间序列。

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物联网的兴起给智慧建筑能耗管理带来了革命性的突破。随着对建筑智能水平要求的不断提高，为实现建筑内各系统、设备之间互联互通，需将其与物联网技术进一步整合。基于电力物联网技术分析了智慧建筑中的能耗管理方式，阐述了绿色建筑中能耗预测、节能方面的研究进展，重点对基于电力物联网的智慧建筑能耗管理架构进行了优化与设计。

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电力物联网的建设支撑了电网业务与新兴业务的发展，并将进一步全面形成共建、共治、共享的能源互联网生态圈。依托电力物联网建设，数据中心可实现在线设备的实时监测和科学化的统一能耗管理，改善传统数据中心存在的设备分布不合理、监测设备冗杂等问题。通过对数据中心的能耗问题进行梳理，构建了基于电力物联网建设的数据中心，实现了数据中心整体设备的互联互通，降低了数据中心的整体能耗。最后对新型数据中心的发展进行了分析和展望。

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介绍了光纤振动传感器的定义及其类别。对相位生成载波（PGC）技术、3×3耦合器解调算法和数字正交解调算法3种光纤振动传感器相位解调算法进行了对比和分析，指出后期相位解调算法仍然有很多改进的方面。最后介绍了未来在实际中有望得到更广泛的应用的情况。

摘要：
基于光学的干涉法，提出了一种实时测量雷电流峰值的方法。将雷电流引入导线圈中，然后将通入雷电流的导线圈放置于干涉仪的物光路中，使物光穿过导线圈的中心。当有雷电发生时，导线圈中心将产生反映雷电流峰值的电磁场。在物光路中引入电磁场，相当于在干涉仪的参考光路中引入附加的相位差，利用计算机计算出的相位分布可实时反推雷电流的峰值。实验结果表明，所搭建的装置可实时测量雷电流的峰值，并且结构简单，成本低，还具有很高的测量效率。

摘要：
水凝胶光纤传感器具有不导电、重量轻、抗电磁干扰及良好的生物相容性等优点，因此在生物传感等多个领域得到了广泛应用。综述了水凝胶在光纤传感的3种调制类型，包括强度调制型、相位调制型和波长调制型。最后针对每种类型的光纤传感器列举了其在葡萄糖检测和pH值测量等方面的应用。

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将5G无线通信基站安装在电力线杆塔上，可以通过电力线路杆塔共享促进5G网络建设，实现电力企业和通信公司的互利共赢。重点讨论了5G基站的新架构，分析了把基站应用到电力杆塔上应考虑的供电、接地、安装等问题，并给出了相应的解决方案。

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光正交频分复用技术具有高频谱利用率、强色散容忍性和灵活的扩展性等优势，已广泛应用于无源光网络（PON）、光载射频通信系统（ROF）及长途骨干网光纤通信系统等领域。从理论上研究了背对背光正交频分复用（OOFDM）系统，结合强度调制直接检测（IMDD），通过仿真验证了正交频分复用（OFDM） PON系统的传输性能，为实际系统设计和实用推广提供了重要参考。

摘要：
针对高效视频编码（HEVC）实时编码高清视频和超高清视频而带来视频编码速度慢、计算复杂度高的问题，提出了基于异构多核CPU+GPU处理平台上的并行实时编码算法以及在GPU中基于率失真优化快速搜索算法，以提高视频编码的速度和降低计算复杂度。经实验验证，所提算法简单且有效，在不牺牲率失真性能的前提下，使编码速度得到明显提升，并进一步接近了实时编码的要求。

摘要：
为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量，设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略，包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务，将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性，建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集，并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明，该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。

摘要：
利用Arduino设计并实现了一种目标跟踪系统。该系统包括图像采集处理、基于Arduino开发的下位机软件和舵机云台3个模块。相机实时接收图像，对捕获到的图像进行预处理，调用OpenCV中的函数对图像进行霍夫圆检测。计算机通过串口与Arduino开发板连接，将图形位置信息数据实时发送。通过Arduino控制舵机的转动角度，精确调整相机的方位、俯仰姿态，完成实时的目标追踪。实验结果表明，在使用Python开发的计算机软件中，通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出，舵机云台实现了很好的控制效果，使二维转台实现圆形识别跟踪。

摘要：
低分辨率虹膜图像所含有效信息较少，实际应用到虹膜识别中会影响识别精度，而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜图像的结构和纹理差异，提出了适用于虹膜图像超分辨率的双路径网络结构，设计了双支路残差密集块提取深层虹膜特征，并采用后置放大策略重建图像。针对CASIA-IrisV4虹膜图像库进行了实验，并与主流重建算法进行了比较，发现重建的图像结构清晰，纹理细节丰富。虹膜匹配实验结果表明，该算法的等错误率均为最优，重建图像具有良好的识别效果。

摘要：
图像哈希是通过将图像提取为简短数列，从而快速地从图库中区分出与原图相似或不同图像的方法。利用奇异值分解（SVD）来分解重构减小图像信息的冗余性和二维变分模态分解（2D-VMD）可以将图像分解成一系列不同中心频率的子模态的特性，从时域和频域提取出图像的主要信息序列来构成哈希。仿真结果表明，相比于其他方法，通过SVD和2D-VMD的紧凑图像哈希算法具有较短的运行时间、较好的鲁棒性和唯一性。

摘要：
在工人伤亡事故中头部受伤占伤亡事故的绝大部分。针对工人安全帽检测传统方法与检测场景关联性低、实用性差等问题，提出了一种采用面部特征与神经网络相结合的算法。该算法以多任务级联卷积神经网络（MTCNN）提取脸部特征与VGG深度卷积神经网络相结合进行安全帽检测，并且检测模型占用内存小、识别准确性高、算法实用性强，能有效监督安全帽佩戴情况，给工人施工提供安全保障。

摘要：
鉴于传统的三帧差分法（TFDM）在检测结果上有检测目标不完整的问题，提出了一种将TFDM与混合高斯模型（GMM）相结合的运动目标检测方法（TFDM&GMM算法）。该方法用多个GMM的加权表示每一个背景像素，再结合TFDM判别是前景还是背景。实验结果表明，与单独的TFDM和GMM算法相比，既能得到相对完整的运动目标，又能减小噪声等外部干扰带来的影响。

摘要：

摘要：
传统三相并网逆变器增设过多的交流电压传感器，降低了系统的可靠性。鉴于此，提出了一种改进型无电压传感器控制策略，与PQ间接电流控制技术相结合，并详细讨论了输出滤波器的建模、设计步骤以及对被动阻尼的要求。在进行LCL滤波系统的参数设计过程中，根据LCL滤波电容的Y型接法和Δ型接法，进行了分类分析和设计。最后，搭建了实物模型对理论分析进行检验，实验验证了所提控制策略的有效性。

摘要：
电力设备的安全运行是保证电力系统长期稳定工作的重要基础，因此需要对电力设备的运行状态进行实时监测。实现对电力设备实时监测的关键是对电力设备进行准确的识别和定位。传统的图像检测算法受环境和复杂背景的影响，无法对电力设备进行准确的定位和识别。基于深度学习的目标检测在电力设备运行状态实时监测中具有更广阔的发展前景。针对电力设备红外图像的识别提出了基于Faster R-CNN识别方法。实验结果表明，该方法准确率高，能够准确定位和识别红外图像中的电力设备。

摘要：
为抑制模块化多电平换流器（MMC）内部的环流，提出了一种准比例谐振（PR）控制结合虚拟阻抗的复合环流控制方法。首先分析了MMC的拓扑结构以及内部环流产生的原因；其次设计了PR控制器，对桥臂环流二倍频谐波进行抑制，设计了虚拟阻抗实现对环流高次谐波的抑制；最后在MATLAB/Simulink平台上搭建了五电平MMC逆变电路模型。仿真结果表明，所提出的环流抑制策略能有效减小环流的交流波动幅值。

摘要：
采用物联网技术，基于云-边融合策略，设计开发了一种监测变压器整体状态与评估的系统。该系统首先，通过变压器全息状态感知，增加数据多样性；其次，采用边缘计算，实现计算能力下沉，提高站内数据计算的时效性，减少网络传输压力，提高高价值数据传输效率；再次，建立多源数据融合的变压器状态感知云模型，应用深度网络加机器学习等技术手段，对变压器状态进行实时监测和分析，增强监测系统的鲁棒性；最后，通过实际案例验证了系统的有效性。

摘要：
时间序列预测方法广泛应用于各个领域。对非平稳非线性时间序列预测方法进行了研究，利用经验模态分解法将此类序列分解为平稳时间序列，然后选择合适的步长，应用机器学习算法对各个平稳子序列进行预测，各个子序列的预测值之和即为原序列的预测值。将该方法应用于楼宇等电能能耗数据，实验结果表明，基于经验模态分解方法的时间序列预测方法精度较高，适用于预测非线性非平稳时间序列。

摘要：
物联网的兴起给智慧建筑能耗管理带来了革命性的突破。随着对建筑智能水平要求的不断提高，为实现建筑内各系统、设备之间互联互通，需将其与物联网技术进一步整合。基于电力物联网技术分析了智慧建筑中的能耗管理方式，阐述了绿色建筑中能耗预测、节能方面的研究进展，重点对基于电力物联网的智慧建筑能耗管理架构进行了优化与设计。

摘要：
电力物联网的建设支撑了电网业务与新兴业务的发展，并将进一步全面形成共建、共治、共享的能源互联网生态圈。依托电力物联网建设，数据中心可实现在线设备的实时监测和科学化的统一能耗管理，改善传统数据中心存在的设备分布不合理、监测设备冗杂等问题。通过对数据中心的能耗问题进行梳理，构建了基于电力物联网建设的数据中心，实现了数据中心整体设备的互联互通，降低了数据中心的整体能耗。最后对新型数据中心的发展进行了分析和展望。

摘要：
介绍了光纤振动传感器的定义及其类别。对相位生成载波（PGC）技术、3×3耦合器解调算法和数字正交解调算法3种光纤振动传感器相位解调算法进行了对比和分析，指出后期相位解调算法仍然有很多改进的方面。最后介绍了未来在实际中有望得到更广泛的应用的情况。

摘要：
基于光学的干涉法，提出了一种实时测量雷电流峰值的方法。将雷电流引入导线圈中，然后将通入雷电流的导线圈放置于干涉仪的物光路中，使物光穿过导线圈的中心。当有雷电发生时，导线圈中心将产生反映雷电流峰值的电磁场。在物光路中引入电磁场，相当于在干涉仪的参考光路中引入附加的相位差，利用计算机计算出的相位分布可实时反推雷电流的峰值。实验结果表明，所搭建的装置可实时测量雷电流的峰值，并且结构简单，成本低，还具有很高的测量效率。

摘要：
水凝胶光纤传感器具有不导电、重量轻、抗电磁干扰及良好的生物相容性等优点，因此在生物传感等多个领域得到了广泛应用。综述了水凝胶在光纤传感的3种调制类型，包括强度调制型、相位调制型和波长调制型。最后针对每种类型的光纤传感器列举了其在葡萄糖检测和pH值测量等方面的应用。

摘要：
将5G无线通信基站安装在电力线杆塔上，可以通过电力线路杆塔共享促进5G网络建设，实现电力企业和通信公司的互利共赢。重点讨论了5G基站的新架构，分析了把基站应用到电力杆塔上应考虑的供电、接地、安装等问题，并给出了相应的解决方案。

摘要：
光正交频分复用技术具有高频谱利用率、强色散容忍性和灵活的扩展性等优势，已广泛应用于无源光网络（PON）、光载射频通信系统（ROF）及长途骨干网光纤通信系统等领域。从理论上研究了背对背光正交频分复用（OOFDM）系统，结合强度调制直接检测（IMDD），通过仿真验证了正交频分复用（OFDM） PON系统的传输性能，为实际系统设计和实用推广提供了重要参考。

摘要：
针对高效视频编码（HEVC）实时编码高清视频和超高清视频而带来视频编码速度慢、计算复杂度高的问题，提出了基于异构多核CPU+GPU处理平台上的并行实时编码算法以及在GPU中基于率失真优化快速搜索算法，以提高视频编码的速度和降低计算复杂度。经实验验证，所提算法简单且有效，在不牺牲率失真性能的前提下，使编码速度得到明显提升，并进一步接近了实时编码的要求。

摘要：
为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量，设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略，包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务，将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性，建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集，并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明，该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。

摘要：
利用Arduino设计并实现了一种目标跟踪系统。该系统包括图像采集处理、基于Arduino开发的下位机软件和舵机云台3个模块。相机实时接收图像，对捕获到的图像进行预处理，调用OpenCV中的函数对图像进行霍夫圆检测。计算机通过串口与Arduino开发板连接，将图形位置信息数据实时发送。通过Arduino控制舵机的转动角度，精确调整相机的方位、俯仰姿态，完成实时的目标追踪。实验结果表明，在使用Python开发的计算机软件中，通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出，舵机云台实现了很好的控制效果，使二维转台实现圆形识别跟踪。

摘要：
低分辨率虹膜图像所含有效信息较少，实际应用到虹膜识别中会影响识别精度，而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜图像的结构和纹理差异，提出了适用于虹膜图像超分辨率的双路径网络结构，设计了双支路残差密集块提取深层虹膜特征，并采用后置放大策略重建图像。针对CASIA-IrisV4虹膜图像库进行了实验，并与主流重建算法进行了比较，发现重建的图像结构清晰，纹理细节丰富。虹膜匹配实验结果表明，该算法的等错误率均为最优，重建图像具有良好的识别效果。

摘要：
图像哈希是通过将图像提取为简短数列，从而快速地从图库中区分出与原图相似或不同图像的方法。利用奇异值分解（SVD）来分解重构减小图像信息的冗余性和二维变分模态分解（2D-VMD）可以将图像分解成一系列不同中心频率的子模态的特性，从时域和频域提取出图像的主要信息序列来构成哈希。仿真结果表明，相比于其他方法，通过SVD和2D-VMD的紧凑图像哈希算法具有较短的运行时间、较好的鲁棒性和唯一性。

摘要：
在工人伤亡事故中头部受伤占伤亡事故的绝大部分。针对工人安全帽检测传统方法与检测场景关联性低、实用性差等问题，提出了一种采用面部特征与神经网络相结合的算法。该算法以多任务级联卷积神经网络（MTCNN）提取脸部特征与VGG深度卷积神经网络相结合进行安全帽检测，并且检测模型占用内存小、识别准确性高、算法实用性强，能有效监督安全帽佩戴情况，给工人施工提供安全保障。

摘要：
鉴于传统的三帧差分法（TFDM）在检测结果上有检测目标不完整的问题，提出了一种将TFDM与混合高斯模型（GMM）相结合的运动目标检测方法（TFDM&GMM算法）。该方法用多个GMM的加权表示每一个背景像素，再结合TFDM判别是前景还是背景。实验结果表明，与单独的TFDM和GMM算法相比，既能得到相对完整的运动目标，又能减小噪声等外部干扰带来的影响。