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1.
郑秋菊  陈欣 《电讯技术》2022,62(3):373-378
针对传统的非足部基于人员轨迹盲推的室内定位(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)方法仅适合单个行为条件下的定位,无法适应真实定位场景的问题,提出了一种基于深度行为分类的人员轨迹盲推方法。该方法首先利用基于循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的深度学习进行人员行为分类,并且根据分类结果(手持条件下、口袋中、自由晃动)设计不同的模型进行迈步检测、步长估计和航向估计,从而对人员的位置进行估计。实测实验验证了所提方法的有效性,其行为识别的准确率达到98%,并且相比于两种传统的单一行为定位方法,定位精度分别提高了1.7 m和2.3 m。  相似文献   
2.
在遥感图像场景分类中,基于卷积神经网络 (convolutional neural network,CNN) 的分 类算法存在对训练数据的依赖性,且在缺乏训练数据时分 类效果差等问题,提出一种基于迁移学习的分类算法。首先,选取现有的多个CNN预训练模型,利用迁 移学习的优势对模型进行微调,目的是提取图像不同的高层特征;然后,融合图像的多种高 层特征,使得特征信 息更加丰富;最后,将融合后的高层特征输入到基于逻辑回归的遥感图像分类器中,得到遥 感影像的分类结果。 在UCMerced_LandUse遥感数据集中进行实验,与现有算法进行比较分析,所提算法在3种评 价指标上有明显提 升。通过分析实验结果表明,该算法在仅有10%的训练数据下,能够 达到92.01%的分类准确率和91.61%的Kappa系数。  相似文献   
3.
SAR图像中道路提取在路网规划建设、灾害监测等领域具有重要的应用价值.传统SAR图像道路提取方法多是基于SAR图像的幅值特性进行提取,缺少对极化特性的解译.此外极化分解方法多应用于水体提取、地物分类、建筑物提取等,较少应用于道路提取.针对现有的道路提取方法数据质量要求高、全极化道路提取研究较少、全极化数据源相干斑噪声影响大的问题,本文首先对全极化数据进行多视处理、滤波去噪预处理,并通过极化分解方法获取20维极化特征散射分量.其次,从散射机理的角度出发,构建鉴别道路信息的最优极化特征矢量.最后,通过SVM分类器得到初步道路提取结果,并通过数学形态法提取道路数据.实验结果表明,该方法达到了98.4%的Acc和65.3%的Iou,具有提取精度高、应用范围广的优点,充分利用高分辨率SAR数据的极化信息,可有效应用于SAR图像的道路提取方法研究中.此外,区分于将光学道路提取的方法直接套用到SAR图像道路提取研究,本文探索了极化特征在SAR图像道路提取中的应用表现,为SAR图像道路提取研究提出新模式新思路.  相似文献   
4.
5.
现有的基于声场干涉结构特征的目标深度分类方法的频率适用范围有限,仅适用于目标线谱频率激发前2阶简正波的情况.针对上述问题,该文提出基于匹配场处理的目标深度分类算法,该算法将垂直复声强无功分量作为匹配量进行目标深度的匹配估计,利用目标深度的粗略估计结果辅助进行目标深度的二元分类.算法适用于线谱频率激发前3阶简正波的情况,有效拓展了算法的频率适用范围.仿真结果验证了算法的可行性和稳健性.该文分析了环境失配情况对算法性能的影响.所提算法具有较高的准确性和稳健性.  相似文献   
6.
为研究高面板堆石坝的地震易损性,基于增量动力分析(IDA)与支持向量机(SVM)相结合的方法,首先利用拉丁超立方抽样(LHS)方法从人工生成的100条地震动中随机选取30条,选定PGA为地震动强度指标,坝顶竖向位移为性能指标,通过对每条地震动进行等间距调幅,对面板坝进行有限元计算及对结果进行IDA分析,提取各条地震动在所选性能指标不同极限状态下的PGA;然后引入SVM,以代表地震动特性的参数为输入,以PGA为输出,训练并测试SVM模型;最后利用SVM模型做快速预测,在考虑不同地震动数目的条件下,分析面板坝的地震易损性,并绘制地震易损性曲线。研究结果表明,IDA-SVM方法在分析大坝易损性的问题上具有可行性和有效性,且考虑不同地震动数目所得的地震易损性曲线不尽相同。  相似文献   
7.
采用现有方法预测短期变速恒频风力发电系统的风速时,因未分析风力机的运行特性而导致无法准确预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差大,为此提出变速恒频风力发电系统风速的预测方法。首先对风力机的运行特性进行分析,然后采用支持向量机回归算法构建风速预测模型,最后利用风速预测模型完成变速恒频风力发电系统风速的短期预测。实验结果表明,所提方法可准确地预测系统的输出无功功率、输出有功功率和短期风速,且预测结果的平均绝对误差和均方误差小,验证了所提方法的整体有效性。  相似文献   
8.
针对因受电弓弓头形变与损坏而影响列车的安全可靠运行,提出基于深度学习的检测方法。通过采集到的列车运行中受电弓的监控视频以及实验室模拟的受电弓视频经滤波后制作数据集,任务中受电弓弓头的分类为三类,包括弓头完整,弓头残缺与弓头变形。采用基于YOLOv4与Faster R-CNN的目标检测算法对受电弓弓头进行检测。其中YOLOv4算法mAP为93.58%,Faster R-CNN算法mAP为96.85%。考虑到实际工程应用中相机采集位置与受电弓位置相对固定,所以提出另一种通过截取受电弓弓头区域再使用分类网络进行分类的方法,分类网络包括ResNet152、VGG16和MobileNetv2。三个分类网络的正确率、准确率、召回率几乎都能达到90%以上。  相似文献   
9.
直觉模糊K-modes(IFKM)算法在聚类过程中采用简单0-1匹配相似性度量,既无法有效刻画类内数据对象之间的相似性,也未体现不同属性在聚类过程中的贡献程度;此外,IFKM算法在聚类的每一次迭代中直接根据直觉模糊隶属度矩阵来确定数据对象所属类别,没有充分发挥直觉模糊思想的作用。为了解决这两个问题,提出一种迭代IFKM (IIFKM)算法。首先,基于直觉模糊熵(IFE)与直觉模糊集(IFS)定义了一种加权的直觉模糊隶属度相似性度量;其次,将直觉模糊隶属度矩阵作为迭代信息贯穿于整个聚类过程,使算法中的直觉模糊思想得到充分体现。在UCI数据库的5个数据集上进行的实验结果表明,与IFKM算法相比,IIFKM算法在分类正确率和召回率方面提升了7%~11%,在分类精度方面也有一定提升。  相似文献   
10.
点云数据被广泛用于多种三维场景,深度学习凭借提取特征自动化、泛化能力强等优势在三维点云的应用领域快速发展,逐渐成为点云分类的主流研究方法。根据提取方式的不同,将现有算法归纳为传统方法以及深度学习算法。着重介绍基于深度学习的代表性方法和最新研究,总结其基本思想以及优缺点,对比分析主要方法的实验结果;展望深度学习在点云分类领域的未来工作以及研究发展方向。  相似文献   
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