基于壓縮感知和貪婪算法的配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)數(shù)據(jù)壓縮重構(gòu)方法

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摘 要：隨著配電網(wǎng)的快速發(fā)展，配網(wǎng)作業(yè)人身安全智能監(jiān)護愈發(fā)成為配網(wǎng)生產(chǎn)經(jīng)營一線的迫切需求。為解決配網(wǎng)現(xiàn)場違章行為智能預警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸問題，提出一種基于壓縮感知和貪婪算法的配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)數(shù)據(jù)壓縮重構(gòu)方法。首先，分析了配網(wǎng)現(xiàn)場作業(yè)場景下數(shù)據(jù)的多源、異構(gòu)特征；其次，在邊緣側(cè)構(gòu)建觀測矩陣，采用壓縮感知技術(shù)對圖像和視頻流數(shù)據(jù)進行采樣和壓縮，并傳輸至云端；再次，在云端使用K-SVD字典學習算法得到合適的稀疏變換基，采用基于正則正交匹配追蹤的貪婪算法實現(xiàn)數(shù)據(jù)重構(gòu)，計算復雜度較低，迭代速度較快，保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r效性。（剩余15462字）