基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

不同温度对花背蟾蜍心电图和心率的影响研究

对花背蟾蜍(Bufo raddei Strauch)在不同温度下的心电图和心率进行了研究.主要结果:T波有正向、负向和平坦的波形,与蜥蜴的T波为正向、鸟类的T波钝而宽阔不同.不同温度对花背蟾蜍心电图影响较大,P-R,Q-T和QRS间期随温度升高而减小.心率与温度的变化关系呈直线型.     

插值在图像(图形)处理中的使用

从图像处理的细节入手,介绍了图像处理中可能使用到的插值,对将进行了讨论总结,部分还伴有实例。     

基于优化的RBF神经网络模式识别新方法

提出了一种基于Hough变换优化的RBF神经网络模式识别新方法,该方法把Hough变换应用于RBF神经网络的参数确定中,实现了RBF神经网络的隐层节点数和数据中心值的自适应获取,提高了RBF神经网络的泛化能力。仿真结果表明:此改进的RBF网络用于模式识别中具有识别能力强,计算量小,识别速度快的优点,具有广阔的应用推广前景。     

基于支持向量机的重力匹配算法

为了在重力异常特征微弱区域内实现重力辅助导航以及提高惯性导航系统在重力异常特征明显区域内的定位精度和匹配率,提出了基于支持向量机的重力匹配算法.研究了支持向量机学习样本的选取、支持向量机参数和重力粗糙度的关系,构造了用于重力匹配算法的支持向量机.经计算仿真研究表明,通过选择适当的支持向量机参数,可以实现重力辅助导航,算法在重力特征显著的区域具有较高的匹配率,组合导航系统的定位误差在一个重力图网格左右.     

图像识别在吻合器漏针检测中的应用

提出了一种基于图像处理和模式识别技术的计算机吻合器漏针自动检测方法.该检测系统通过微机控制CMOS摄像机拍下吻合器图像,采用二值化、特征提取和模糊聚类等一系列计算机视觉技术检测漏针.实践表明,该方法准确率高、速度快,比传统检测方法有着更高的可靠性和效率.     

基于活动模式的工作者出行生成预测模型

为改进传统出行生成预测以单个出行为分析单元、难以反映个体出行行为的不足,建立了基于活动模式的工作者出行生成预测模型.采用相关性分析和多项logit方法研究了1617个有效样本的居民个体属性、家庭属性、区位属性、出行属性、活动属性所引起的活动和出行生成模式的差异.通过建立包含显著变量的6种典型活动模式效用函数,获得个体选择概率.按概率集计法分析各交通小区各类活动模式总量,结合活动模式中包含的出行链平均长度,进行工作者出行生成量预测.基于活动模式的工作者出行生成预测模型有助于以出行链整体为单元考察多次出行之间的关联性,增强出行生成模型与行为模型的融合.     

基于划分的模式匹配改进算法

为提高基于划分窗口的字符串匹配算法(SKIP和KMPSKIP算法)的性能,结合QS算法的优点,通过提前预览下一窗口最后一个字符的移动信息跳过尽可能多的字符进行下一轮匹配,减少了匹配次数,提高了匹配效率.理论分析及实验结果均表明,改进算法在平均时间复杂度方面优于原始算法,在模式较短的情况下,ISKIP算法的平均运行时间仅为BMH算法的65%~85%.     

城市公园绿地游憩供需协同度评价及优化策略

[目的]以公园绿地与居民人口间的供需平衡及协同发展为目标导向,提升公园建设的时效性,为建设低碳、高效、节约、环保的城市绿地系统提供科学依据.[方法]综合选取定性与定量指标,构建游憩供需系统评价体系和协同度量化模型,以郑州市主城区为例,对供需协同度在行政区单元的空间分异进行评价分析,并结合上位规划,利用ArcGIS中的位...     

改进的Wu-Manber多模式串匹配算法

为提高串匹配算法在实际应用中的运算性能,对W u-M anber算法进行了改进。吸收了Q S(Q u ick Search)算法的思想,并利用匹配过程中匹配失败的信息,达到最大跳跃距离,实现了快速的多模式匹配算法。对改进后的算法和W u-M anber算法进行对比实验,当最小模式长度较大时,改进后的算法性能与原算法基本相同;而当模式最小长度较小时(<9),改进后的算法比原算法有显著提高,用于英文文本时比原算法的所用时间平均减少了8%~20%,用于中文文本时平均减少了15%~30%。