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【目的】为了能准确识别出他车的切入意图,同时解决由爆发性增长的无标签行车数据所引起的识别模型落地难的问题。【方法】本研究提出一种双层无监督的车辆切入意图识别模型,该模型由聚类模块及意图识别模块组成。聚类模块采用高斯混合模型对基于NGSIM构造的无标签数据集进行聚类分析,并挖掘其内在的数据关系,从而获取切入时不同驾驶行为对应的特征标签。意图识别模块用于识别车辆切入意图,该模块是基于LSTM搭建的。该模块先结合聚类模块来获取特征标签及无标签数据集,构造新的有标签训练集及测试集,然后将其输入到神经网络中进行训练与测试。【结果】该模型在基于真实路况的NGSIM数据集上表现较好,对驾驶意图的识别准确率达到97%,精度较高。【结论】该模型在无标签数据上具有较好的识别能力。 相似文献
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对1949—2010年全国人口时间序列数据进行了分析,并建立自回归移动平均模型(ARIMA).通过对数据的平稳性检验、模型识别与参数估计、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(2,1,1)模型.仿真结果显示,该模型可以用来做短期预测. 相似文献
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基于深度学习的车检图像多目标检测与识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现快速和自动的车辆外观检测,提出一种基于深度学习的车检图像多目标检测与识别方法。首先,采用轻量级神经网络YOLOv3实现车检图像中车头、轮胎、车牌及三角形标志的检测与识别;其次,采用多任务级联卷积神经网络实现车牌4个关键点定位;再次,利用车牌4个关键点坐标,结合目标车牌图像高宽先验,通过透视变换对车牌进行校正;最后,设计卷积神经网络实现车牌底色分类,同时设计卷积循环神经网络,实现车牌字符识别。实验结果表明,在816×612的车检图像上,该方法中端到端的多目标检测与识别的平均精度达98.03%;为便于在车检场景下应用该模型,利用阿里巴巴推理引擎将模型部署到CPU端,使多目标检测与识别的平均速度达10帧/s,从而满足车检的应用需求。 相似文献
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驾驶疲劳识别研究对预防交通事故提高交通安全具有重要意义.提出了一种基于深度置信网络和生成模型的驾驶疲劳识别方法.为了有效地表示疲劳,采用深度置信网络从人脸图像中提取疲劳特征;结合已标注样本和未标注样本,提出了一种基于生成模型的半监督学习的疲劳识别方法,解决了疲劳识别中的小样本问题.在自建疲劳数据库上,采用该方法进行了驾驶疲劳识别的仿真实验,同时和其他几种方法进行了对比,结果表明该方法具有更高的识别精度. 相似文献
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肾脏术前计划系统首先需要实现肾脏CT造影信息的融合,实现该信息融合需要进行以肾脏为中心的腹部三维CT造影图像的配准.本文首先采用基于DDCM可形变模型的半自动分割方法从CT扫描图像中分割出肾脏轮廓线,然后对轮廓线进行重建得到肾脏的二值体数据,该二值体数据膨胀后与原CT扫描图像重建出的灰度体数据求交,即得到完全包含肾脏的灰度体数据,最后采用互信息最大化的方法对重建得到的肾脏体数据进行配准.本文分析了配准过程中初始化参数对局部极值产生的影响,并应用几何矩的性质进行参数初始化,避免陷入局部极值.实验结果表明,本文方法能够实现以肾脏为中心的术前CT造影图像的配准,并且配准的精度和速度能够满足实际应用的需要. 相似文献
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针对机器识别人类情感过程中的精度不高、泛化能力不强等问题,提出了一种基于语音、文本和表情动作的3种模态情感识别融合方法。在语音模态中,设计深度波场延拓和改进波动物理模型,模拟长短期记忆(long short-term memory, LSTM)网络的序列信息挖掘过程;在文本模态中,利用含有多头注意力机制的Transformer模型捕捉语义上潜在的情感表达;在表情动作模态中,将提取面部表情和手部动作的序列特征与双向三层含有注意力机制的LSTM模型相结合。最终提出一种多性能指标下的模态融合方案,以实现高精度的、强泛化能力的情感识别。在通用的交互式情感二元运动捕捉语料库IEMOCAP中,将所提出的方法与现有的情感识别算法进行对比,实验结果表明:所提出的算法在单个模态和多个模态中的识别精度均较高,平均精度改善达到16.4%和10.5%,有效提升了人机交互中情感识别的能力。 相似文献
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针对传统海底管线横向屈曲识别方法无法真实反映海底管线结构状态的问题,本文以含初始缺陷的海底管线作为研究对象,基于分布式光纤传感获得的海底管线分布式结构响应,采用Euler-Bernoulli梁挠曲线计算方法建立管道屈曲位移重构算法,实现了荷载未知情况下海底管线前、后屈曲行为的定量识别。以初始缺陷幅值作为变参数,采用初始缺陷海底管线有限元分析与模型实验验证提出方法的可行性。结果表明:本文基于分布式光纤传感提出的海底管线横向屈曲位移重构算法可定量识别海底管线横向屈曲的产生及发展过程,为解决未知荷载作用下海底管线横向屈曲识别问题提供了一种可行的方法。 相似文献
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针对如何精准识别僵尸企业的问题,借助湖南科创信息有限公司公开的企业信息数据集,提出了一种决策树-逻辑回归的僵尸企业识别方法。该方法用中位数填充缺失数和离群值,然后分析数据集并进行特征衍生,最后使用多元线性回归和卡方检验等方法完成特征筛选。为了验证所提出方法的有效性,分别在阿里云环境和本地环境下将该方法与过度借贷法、连续亏损法、随机森林算法、BP神经网络算法、XGBoost算法进行比较。每个模型均训练50次,每次训练按一定比例随机选取数据,最终取各个指标的平均值作为最终实验结果。实验结果表明:所提出的决策树-逻辑回归模型对于僵尸企业的识别准确率最高,达到99.98%;并且模型的运行速度相对各种集成模型的速度有较大优势,平均执行时间约为1.5 s。在各实验环境中,实验结果差异较小,验证了该模型的有效性和稳定性。 相似文献
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基于可编辑区块链的指纹识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
指纹识别系统已广泛应用于门禁、支付、公安等领域。现有系统一般将原始指纹图像或特征存储于数据库,以此对用户的身份进行识别或认证。数据库中的指纹数据存在被盗取或篡改的风险。为解决这一问题,本文提出一种基于可编辑区块链的指纹识别系统。首先搭建私有链环境,实现多节点集群互连,然后计算指纹哈希并将其存储于区块链。为了方便管理员对指纹识别系统中的用户进行更新,本文利用变色龙哈希算法对所构建的私有链区块体中数据计算哈希。拥有变色龙哈希私钥的管理员可对区块体中的信息进行编辑,从而在不改变区块链结构的基础上实现对用户指纹数据的删除或修改。实验表明,所提出的系统具有良好的实时性,且指纹识别准确率高。 相似文献
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为了更好地监测楼面裂痕,提出了一种改进细胞神经网络楼面裂痕图像识别方法.该方法通过一定的图像处理,建立裂痕网络和细节网络,同时增加了裂痕相似网络模型,避免了仅对裂痕特征提取信息不能准确识别裂痕的问题.实验证明,改进的裂痕识别算法实现简单,识别楼面裂痕准确率高,达到了实时识别技术的要求. 相似文献
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基于机器学习的流统计特征识别的方法关键在于如何找到具有区分力度的业务流统
计特征. 为此,提出了一些能够较好地区分视频业务的QoS 相关的统计特征. 为了充分地发
挥多级聚类算法的优势,以灵活的特征选择策略标记不同层级的网络视频流,通过大量的真
实网络视频数据进行实验验证. 结果表明,该方法能比现有同类方法取得更高的分类准确率. 相似文献
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针对直升机飞行状态识别训练样本数据少而导致识别率不高的问题,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直升机飞行状态识别方法.首先利用限幅、去野点和均值滤波对飞行数据进行去噪,用最小二乘法对飞行数据进行直线拟合获取变化率,并根据线性相关性提取状态特征参数,以减少数据冗余;然后根据特征参数将飞行状态分为10小类,对每一小类进行SVM分类器设计以提高识别效率;最后利用训练样本训练每个SVM分类器,用训练好的SVM分类器识别直升机全起落飞行状态.通过某型直升机实飞数据进行飞行状态识别实验,并将所提出的方法与RBF神经网络法进行对比,所得结果表明该方法在小样本情况下的识别率有明显提高,可为直升机故障诊断和寿命预测提供依据. 相似文献