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人口密度的逐年增加使得公共场所的人群暴乱事件频繁发生,利用相关技术对现有的监控视频进行实时分析,及时对突发的人群异常情况报警,对于维护社会秩序和公共安全具有重要的研究意义。提出了一种基于改进瞬时能量的人群异常行为识别算法,把提取到的人群分布信息和运动信息融合后,计算得到瞬时能量,并与设定的异常阈值比较,以识别人群异常行为。实验结果表明:针对相同的视频数据,该算法降低了传统动能公式因单一考虑人群运动信息而导致对异常行为误检的概率,识别人群异常行为的准确性要高于其他同类方法。 相似文献
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深度学习在故障诊断领域的应用已比较成熟,其中卷积神经网络(CNN,convolution neural networks)和长短时记忆网络(LSTM,long short-term memory networks)就是典型模型之一。CNN作为一种常用的多传感器信号故障诊断方法,能够获得较好的诊断效果,却无法实现未知复合故障的诊断,为解决这个问题,提出CNN-LSTM-FCM (fuzzy C-means)模型。LSTM对具有前后联系的时间信号更敏感,利用这个特点将LSTM与CNN相结合,实现未知信号的诊断,并通过概率分类输出实现了复合故障的解耦,CNN-LSTM-FCM模型本身优化参数设计,进一步提高了诊断精度。使用化学过程故障测量数据进行实验,结果表明CNN-LSTM-FCM模型诊断准确率可达到97.15%,优于CNN模型和LSTM模型,具有较高的应用价值。 相似文献
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为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的收敛性和多样性,提出了一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法。利用 Logistic 混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索(cuckoo search,CS)指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价 Pareto 最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集 ZDT 的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较 MOPSO 和 NSGA-Ⅱ有一定优势。 相似文献
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人体行为识别检测是计算机视觉领域的研究热点,主要包括行为识别和行为检测两大部分.目前,对行为识别检测的综述主要聚焦在行为识别领域,对行为检测的关注度偏低.针对这一现状,聚焦行为识别和行为检测两个方面,分别综述了行为识别以及行为检测的各种方法,介绍了常用的数据集.首先从网络结构的角度重点论述了基于深度学习的行为识别方法;而后将行为检测划分为时序行为检测和时空行为检测,总结行为检测的各种算法;最后对各种算法的特点进行了总结分析,探索行为识别与行为检测的区别与联系,对当前研究面临的问题以及下一步的工作进行了总结和展望. 相似文献
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为解决现有基于人工设计特征行为识别方法缺少多类异常行为分类研究和受人工影响大等问题,提出和实现了基于粗糙集的多类中低密度人群异常行为识别算法.该算法首先提取目标人群的人数、帧平均加速度、矩形框的距离势能、方向混乱熵,以及帧间混乱程度五个运动特征量,利用粗糙集从中学习以获取决策规则,再对正常、四散、同向加速跑、突然聚集和群殴这五类人群行为进行分类,并定量对比分析本文算法和其他同类算法处理同一视频集的分类效果.结果表明:与随机森林法等其他同类算法相比,该算法不仅能够有效检测出人群异常行为,还能准确地对五类人群行为进行分类,其识别准确率和覆盖率均有明显提升. 相似文献
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基于脑电图(Electroencephalography,EEG)信号的运动想象(Motor Imagery,MI)意图识别是脑机接口(BrainComputer Interface,BCI)研究中的重要问题.然而,EEG信号存在严重的个体性差异,不同被试之间的EEG信号特征空间分布差异很大,不同被试之间的分类模型不能通用.针对这一问题,提出一种基于欧式空间的加权逻辑回归迁移学习方法,算法首先将不同被试的EEG数据进行欧几里得空间对齐,使各信号更加相似,减少差异性,然后计算特定被试共空间模式(Common Spatial Pattern,CSP)获得不同的特征值,并计算这些特征值的KL(Kullback-Leibler)散度,进而利用KL散度调整迁移学习的加权逻辑回归算法,得到分类模型.实验结果表明:对于BCI竞赛IV中的数据集2a,提出的方法可以极大地提升BCI的学习性能,算法分类准确率比基线算法(线性判别分析)高出15%.在数据样本增多的情况下,被试的分类准确性也得到了明显的提升,和同类算法相比,分类准确率提升4%,说明提出的算法能进一步提高BCI的学习性能,改善分类模型的通用性问... 相似文献
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针对运动目标检测过程中已有算法难以同时提高准确性和实时性的问题,提出四帧间差分结合改进的混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)算法,首先利用四帧间差分对预处理的视频帧差分处理,得到背景区域和运动区域;其次,使用改进的GMM,借助计数器调整高斯模型,提高高斯分量的自适应性,根据单位灰度值确定高斯分量个数,并引入敏感参数改进传统混合高斯模型对学习率的依赖;模型更新时借助计数器确定更新时机;最后,对结果使用形态学处理,提高目标提取的精确度。与已有算法的性能相比,查准率和查全率的调和平均值提高了约44.8%,对GMM算法的改进使得模型训练与检测的计算时间分别缩短至原算法的0.16倍、0.27倍,相比传统的混合高斯模型和文献中的方法,计算时间分别缩短至1/54、1/4、16/25,且对多种场景均能有效适应。 相似文献
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为解决智能车避障路径规划中采用人工势场法易陷入局部极小值的问题,采用改进的人工势场法进行智能车避障规划方法,通过调整势力场范围、改进斥力势函数和动态调整斥力场系数对人工势场法进行改进,解决陷入局部极小值的情况.研究结果表明:改进后的方法大大减小了智能车陷入局部极小值的概率,增加了避障的准确性.研究结论对提高复杂环境中智能车避障路径选择的准确性和实时性有重要意义. 相似文献
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本文从基本的传输线理论入手,对天馈系统传输性能相关的重要参数做了介绍说明,对工程中关心的综合损耗及驻波比进行理论推导,加深对天馈系统传输性能的认识。 相似文献