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本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法.该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个三层的1-D CNN中、滤波后得到的二维小波时频图直接输入到一个两层的2-D CNN中;将两种CNN输出的特征输入到支持向量机(SVM),使用SVM对事件进行分类.本文中主要识别3种振动事件:汽车通过、挖掘机挖掘和破路机工作.实验结果表明,所提方式对实际环境中3种振动事件的识别准确率平均可以达到96%,并且识别时间仅为0.61 s. 相似文献
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本文提出了一种对分布式光纤声传感器的入侵事件分类方法.该方式采用小波包去噪方式对原始信号进行去噪;将去噪后的原始信号进行小波变换,得到原始信号的小波时频图;构建双输入型的卷积神经网络,将滤波后的原始一维信号直接输入到一个三层的1-D CNN中、滤波后得到的二维小波时频图直接输入到一个两层的2-D CNN中;将两种CNN输出的特征输入到支持向量机(SVM),使用SVM对事件进行分类.本文中主要识别3种振动事件:汽车通过、挖掘机挖掘和破路机工作.实验结果表明,所提方式对实际环境中3种振动事件的识别准确率平均可以达到96%,并且识别时间仅为0.61 s. 相似文献
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基于多特征融合的运动对象识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高视频检索的准确率,提出了一种基于多特征融合的视频运动对象识别算法。该算法首先使用基于背景帧构造及关键帧截取的方法提取视频中的运动对象的区域;然后分别提取运动对象的局部特征SURF描述子和全局特征如颜色直方图、边缘直方图等,并使两者融合为统一的特征向量;最后使用支持向量机对特征进行学习和识别,用以识别视频对象。实验证明该算法有效地提高了视频中运动对象识别的准确率。 相似文献
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针对人体运动姿态复杂,而基于单特征的运动姿态识别算法难以对人体姿态进行准确识别且效率较低等问题,文中提出了一种基于多特征融合的相关智能识别算法。该算法利用图像去噪等方法对采集到的原始图像数据进行预处理,以突出图像中的关键信息。同时通过OpenCV提取数据中的Hu不变矩等特征,并利用神经网络算法将提取到的特征加以融合。采用SVM建立分类模型,进而实现对人体运动姿态的智能识别。两项实验结果说明,所提算法能在保证处理效率的前提下实现对人体姿态的精准识别,准确率可达93%以上。 相似文献
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为了准确快速地进行运动人体的步态识别,提出了一种基于主分量分析(PCA)和统一Hu矩融合的步态识别算法。将人体髋关节以下作为感兴趣区域,对图像序列中运动人体的感兴趣区域进行了分割,并提取主分量外形特征,同时计算感兴趣区域的统一Hu不变矩特征,将二者结合,构成步态序列的特征空间,采用支持向量机(SVM)分类器进行分类识别,通过MATLAB仿真实验验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法识别速度快,具有较高的识别率。 相似文献
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利用光纤分布式传感系统对入侵事件进行识别主要难点在于对入侵事件的识别准确率低,为了提高对入侵事件的识别准确率,本文提出一种基于端点检测与信号重组的光纤振动信号的识别方法.该方法首先使用基于谱质心与短时能量的端点检测算法对振动信号的振动部分进行检测,然后将检测到的振动信号进行振动信号的重组,最后使用一个多尺度卷积神经网络... 相似文献
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油水两相流流型不仅影响两相流的流动特性、热传和传质性能,而且影响系统运行时的可靠性和效率.采用统计理论、小波包理论相结合的方法对垂直上升管内油水两相流的电导波动信号进行分析,得到8个能反应油水两相流流动特性的特征参数.设计支持向量机寻优函数,将这些参数作为流型的特征向量,利用支持向量机进行训练并识别流型.实验结果表明:... 相似文献
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针对不同调制参数的多调制指数(Multi-h)连续相位调制(CPM)信号间识别问题,提出一种基于模糊熵的调制识别算法。模糊熵理论摒弃了近似熵中距离与数目的二值化相似性判断,提出利用隶属度函数判断相似性,可以更精确地描述时间序列的复杂度。算法分离接收信号的同相和正交分量并分别求其模糊熵,将求取的模糊熵作为分类特征送入支持向量机(SVM)进行分类,完成不同Multi-h CPM信号的调制识别。仿真实验结果表明,该算法在信噪比大于6 dB时,对不同调制指数集合的全响应矩形成形Multi-h CPM信号可以实现100%识别,且仅需较少符号数即可实现调制识别。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是建立车标识别模型的主要智能方法之一。考虑SVM存在计算复杂度高和无法实现增量学习等问题,提出一种基于孪生支持向量机(Twin SVM, TSVM)增量学习算法,并结合HOG特征设计一种车标识别系统。首先利用特征检测结合仿射变换技术,实现车标的精准定位;然后提取车标图像HOG特征,并通过对矩阵的逆运算进行分解和重组,实现TSVM增量学习。最后利用车标数据集训练分类模型,实现对车标的分类。实验结果表明,文中提出的算法在车标数据集上实现了91.77%的识别率,优于其他几种识别算法,证明了文中提出算法的有效性。 相似文献
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基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法。在算法中,Kinect不仅能够获得RGB信息,还能获得与RGB信息对应的深度信息;而金字塔特征不仅描述了人体行为的全局形状和局部细节信息,而且还描述了人体行为的空间信息。通过不同核函数的支持向量机(SVM)分类器在具有挑战性的DHA数据集的试验结果表明,金字塔特征在RGB和深度图上都能获得令人满意的性能,且当深度特征和RGB特征融合时,其性能获得了进一步的提高,识别率达到96.2%,远高于一些具有代表性的行为描述子。 相似文献
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为提高基于相敏光时域反射计(-OTDR)的分布式光纤声传感系统(DAS)对入侵振动事件的识别准确率,提出一种基于经验模态分解(EMD)与一维卷积神经网络(1-D CNN)相结合的识别方式。该方式首先使用EMD将振动信号分解为m阶本征模函数(IMF),然后使用皮尔逊相关系数(PCC)判断出有效的IMF分量,将有效的IMF分量使用小波阈值去噪算法(WTD)进行去噪,对所有去噪后的IMF分量求和得到重构信号,最后使用1-D CNN对重构信号进行识别。实验证明该识别方式能快速完成对识别模型的训练,训练时间小于3min,并且能有效识别在实际环境中采集的入侵振动信号,对入侵信号的识别准确率可达98.3。 相似文献
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支持向量机的全局局部特征融合目标识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于支持向量机的全局局部特征融合目标识别方法,并将其运用到雷达一维距离像目标识别。该方法采用非线性辨别方法与局部保留映射方法分别提取样本的非线性全局特征与局部特征,并进行特征融合,以便提取更全面的样本特征,得到更加准确的识别结果,随后采用支持向量机进行分类识别,利用其对于非线性小样本问题的强大处理能力,进一步改善识别结果。对三种飞机目标的实测雷达一维距离像进行了仿真实验,结果表明了方法的有效性。 相似文献
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